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Enregistrement W2141706280 · doi:10.1007/978-1-61779-471-1_8

Endothelial Progenitors and Repair of Cardiovascular Disease

2011· book-chapter· en· W2141706280 sur OpenAlexaff
Benjamin Hibbert, Trevor Simard, Edward R. O’Brien

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProgenitor cellMedicineRegenerative medicineClinical trialEndothelial progenitor cellRegeneration (biology)DiseaseStem cellProgenitorBioinformaticsNeuroscienceImmunologyBiologyPathologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since their initial description in 1997, considerable effort has been expended defining subsets of endothelial or vascular progenitor cells with the capacity to modulate a host of cardiovascular diseases. Indeed, the expansion of regenerative medicine as a field has led to a paradigm shift from pharmaceutical or surgical intervention to the potential use of cell-based therapies. While preliminary clinical studies have shown promise, conflicting results from both preclinical animal models and small clinical trials reflect, in part, a lack of consensus regarding the characteristics, isolation methods, and definitions of what constitutes an endothelial progenitor cell (EPC). Moreover, as our understanding of the mechanisms by which EPCs modulate cardiovascular repair progress, novel strategies are emerging to either enhance the function of transplanted cells or modulate endogenous progenitor-mediated repair. Herein we will review highlights of the preclinical and clinical data underlying the therapeutic potential of EPCs for repair following arterial injury. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,000
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,193 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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