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Enregistrement W2157579438 · doi:10.1146/annurev.pharmtox.40.1.43

Chlorinated Methanes and Liver Injury: Highlights of the Past 50 Years

2000· review· en· W2157579438 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Annual Review of Pharmacology and Toxicology · 2000
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon tetrachlorideHexobarbitalSteatosisLiver injuryBiotransformationAdverse Outcome PathwayLipid peroxidationCirrhosisChemistryEndoplasmic reticulumLong-term potentiationBiochemistryPharmacologyMedicineMicrosomeBiologyInternal medicineOrganic chemistryOxidative stressIn vitroEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chlorinated methanes, particularly carbon tetrachloride and chloroform, are classic models of liver injury and have developed into important experimental hepatoxicants over the past 50 years. Hepatocellular steatosis and necrosis are features of the acute lesion. Mitochondria and the endoplasmic reticulum as target sites are discussed. The sympathetic nervous system, hepatic hemodynamic alterations, and role of free radicals and biotransformation are considered. With carbon tetrachloride, lipid peroxidation and covalent binding to hepatic constituents have been dominant themes over the years. Potentiation of chlorinated methane-induced liver injury by alcohols, aliphatic ketones, ketogenic compounds, and the pesticide chlordecone is discussed. A search for explanations for the potentiation phenomenon has led to the discovery of the role of tissue repair in the overall outcome of liver injury. Some final thoughts about future research are also presented.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,349 · 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