MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2169595007 · doi:10.1146/annurev-pharmtox-010814-124302

Mineralocorticoids in the Heart and Vasculature: New Insights for Old Hormones

2014· review· en· W2169595007 sur OpenAlexaff
Achim Lother, Martin Moser, Christoph Bode, Ross D. Feldman, Lutz Hein

Notice bibliographique

RevueThe Annual Review of Pharmacology and Toxicology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAldosteroneMineralocorticoid receptorAldosterone synthaseMineralocorticoidSignal transductionEndocrinologyInternal medicinePharmacologyReceptorHormoneBiologyMedicineCell biologyRenin–angiotensin systemBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mineralocorticoid aldosterone is a key regulator of water and electrolyte homeostasis. Numerous recent developments have advanced the field of mineralocorticoid pharmacology—namely, clinical trials have shown the beneficial effects of aldosterone antagonists in chronic heart failure and post-myocardial infarction treatment. Experimental studies using cell type-specific gene targeting of the mineralocorticoid receptor (MR) gene in mice have revealed the importance of extrarenal aldosterone signaling in cardiac myocytes, endothelial cells, vascular smooth cells, and macrophages. In addition, several molecular pathways involving signal transduction via the classical MR as well as the G protein-coupled receptor GPER mediate the diverse spectrum of effects of aldosterone on cells. This knowledge has initiated the development of new pharmacological ligands to specifically interfere with targets on different levels of aldosterone signaling. For example, aldosterone synthase inhibitors such as LCI699 and the novel nonsteroidal MR antagonist BAY 94-8862 have been tested in clinical trials. Interference with the interaction between MR and its coregulators seems to be a promising strategy toward the development of selective MR modulators.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, 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

Citations64
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Annual Review of Pharmacology and ToxicologyMême sujetHormonal Regulation and HypertensionTravaux en français237 207