Peroxisome proliferator-activated receptor gamma in osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is among the most prevalent chronic human health disorders and the most common form of arthritis. It is a leading cause of disability in developed countries. This disease is characterized by cartilage deterioration, synovitis, and remodeling of the subchondral bone. There is not yet a satisfactory treatment to stop or arrest this disease process. Although several candidates for therapeutic approaches have been put forward, recent studies suggest that activation of the transcription factor peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARγ) is an interesting target for this disease. PPARγ is a ligand-activated transcription factor and member of the nuclear receptor superfamily. Agonists of PPARγ inhibit inflammation and reduce synthesis of cartilage degradation products both in vitro and in vivo, and reduce the development/progression of cartilage lesions in OA animal models. This review will highlight the recent experimental studies on the presence of PPARγ in articular tissues and its effect on inflammatory and catabolic responses in chondrocytes and synovial fibroblasts, as well as the protective effects of PPARγ ligands in arthritis experimental models. Finally, the role of PPARγ polymorphism in the pathogenesis of OA and related musculoskeletal diseases will also be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».