Notice bibliographique
Résumé
There are many documented examples of altered drug disposition in human conditions that stimulate host cytokine responses. These include viral, bacterial or parasitic infections, tissue injury, surgery, cancer and autoimmune conditions. Interferons, interleukins-1 and-6 and tumour necrosis factor are the central mediators. These cytokines have been traditionally viewed with respect to their ability to suppress hepatic cytochrome P450 (CYP)-mediated drug detoxification. Such aberrant drug handling has placed patients at risk for adverse drug responses to low therapeutic index, CYP-metabolized drugs like theophylline. It is now evident that drug-cytokine interactions are broader than once appreciated. They involve CYPs and drug transporter proteins like ABCB1 (P-glycoprotein) in the liver, intestine, kidney, blood-brain barrier, placenta and even immune cells. The consequences of drug-cytokine interactions are altered absorption, elimination and/or cellular and tissue distribution of drugs. The outcomes can be negative or positive depending on the drug, the anatomical site of the interaction and the therapeutic objectives. This chapter provides a historical overview of drug-cytokine interactions, discuss recent advances and examines the clinical scenarios in which infections or inflammation might lead to abnormal drug handling and drug responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».