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Enregistrement W2177414021 · doi:10.1017/s0954422415000128

Murine models provide insight to the development of non-alcoholic fatty liver disease

2015· article· en· W2177414021 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNutrition Research Reviews · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFatty liverSteatohepatitisContext (archaeology)Insulin resistanceMetabolic syndromeCirrhosisMedicineDiseaseObesityBioinformaticsLiver diseaseAlcoholic liver diseaseHepatocellular carcinomaInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Associated with the obesity epidemic, non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) has become the leading liver disease in North America. Approximately 30 % of patients with NAFLD may develop non-alcoholic steatohepatitis (NASH) that can lead to cirrhosis and hepatocellular carcinoma (HCC). Frequently animal models are used to help identify underlying factors contributing to NAFLD including insulin resistance, dysregulated lipid metabolism and mitochondrial stress. However, studying the inflammatory, progressive nature of NASH in the context of obesity has proven to be a challenge in mice. Although the development of effective treatment strategies for NAFLD and NASH is gaining momentum, the field is hindered by a lack of a concise animal model that reflects the development of liver disease during obesity and the metabolic syndrome. Therefore, selecting an animal model to study NAFLD or NASH must be done carefully to ensure the optimal application. The most widely used animal models have been reviewed highlighting their advantages and disadvantages to studying NAFLD and NASH specifically in the context of obesity.

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)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,357
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,084 · 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