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Enregistrement W2148507562 · doi:10.1517/13543784.17.5.679

Pharmacotherapy for erectile dysfunction

2008· review· en· W2148507562 sur OpenAlexaff
Andrew Feifer, Serge Carrier

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Investigational Drugs · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErectile dysfunctionMedicinecGMP-specific phosphodiesterase type 5PharmacotherapySildenafilPharmacologyBioinformaticsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To review advances in the pharmacological treatment of erectile dysfunction (ED) highlighting potential neuro-endocrine and molecular targets. METHODS: A comprehensive MEDLINE and PUBMED search was utilized to investigate current novel mechanistic approaches in treating erectile dysfunction. Search criteria included, but were not limited to, erectile dysfunction (ED), cGMP, nitric oxide, Rho-kinase, phosphodiesterase, gene therapy, apomorphine, melanocortin and corpora cavernosa. Articles relating to in vitro, animal and in vivo experimental therapy were evaluated and included in this review and future directions are described. RESULTS: Current first-line ED treatment often involves the use of phosphodiesterase inhibitors. However, many novel pharmacotherapeutic approaches under development including the use of melanocortins and Rho-kinase inhibitors as well as the introduction of gene therapy have demonstrated efficacy in animal as well as early human trials. CONCLUSIONS: The success of oral pharmacotherapy for ED has been accompanied by renewed interest into the ED pathophysiology and signal transduction pathways. This has led to the identification of new therapeutic targets, which are poised to change the dynamic of ED management by broadening treatment alternatives to include other oral and genetic therapies.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations20
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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