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Enregistrement W2136699790 · doi:10.1517/13543784.9.6.1293

The parathyroid hormone, its fragments and analogues - potent bone-builders for treating osteoporosis

2000· review· en· W2136699790 sur OpenAlexaff
James Whitfield, Paul Morley, Gordon E. Willick

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Investigational Drugs · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoporosisCalcitoninMedicineParathyroid hormoneBone remodelingMenopauseEndocrinologyInternal medicineOsteoblastBone diseaseChemistryCalcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As populations age a rising number of men and women, but especially women during the first decade after menopause, become victims of a severe, accelerated loss of bone with crippling fractures known as osteoporosis. This often results in costly, prolonged hospitalisation and perhaps indirectly, death. Osteoporosis in women is caused by the menopausal oestrogen decline, which removes several key restraints on the generation, longevity and activity of bone-resorbing osteoclasts. Although there are many antiresorptive drugs on or coming onto the market (calcitonin, bisphosphonates, oestrogen and SERMS) that can slow or stop further bone loss, there are none that can restore lost bone mechanical strength by directly stimulating osteoblast activity and bone growth. However, there is a family of potent bone-building peptides, namely the 84 amino acid parathyroid hormone (PTH). Its 31 to 38 amino acid N-terminal fragments are currently in or about to enter clinical trials. We can predict that these peptides will be effective therapeutics for osteoporosis especially when supplemented with bisphosphonates or SERMs to protect the new bone from osteoclasts. These peptides should also accelerate the healing of fractures in persons of all ages and restore lost bone mass and mechanical strength to astronauts following their return to earth after long voyages in space.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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