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Enregistrement W2259130379 · doi:10.3109/1061186x.2015.1058803

Adenosine-associated delivery systems

2015· review· en· W2259130379 sur OpenAlexaff
Mehdi Kazemzadeh‐Narbat, Nasim Annabi, Ali Tamayol, Rahmi Öklü, Amyl Ghanem, Ali Khademhosseini

Notice bibliographique

RevueJournal of drug targeting · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésAdenosineDelivery systemMedicinePharmacologyNucleosideSystemic administrationChemistryInternal medicineIn vivoBiologyBiochemistryBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adenosine is a naturally occurring purine nucleoside in every cell. Many critical treatments such as modulating irregular heartbeat (arrhythmias), regulation of central nervous system (CNS) activity and inhibiting seizural episodes can be carried out using adenosine. Despite the significant potential therapeutic impact of adenosine and its derivatives, the severe side effects caused by their systemic administration have significantly limited their clinical use. In addition, due to adenosine's extremely short half-life in human blood (<10 s), there is an unmet need for sustained delivery systems to enhance efficacy and reduce side effects. In this article, various adenosine delivery techniques, including encapsulation into biodegradable polymers, cell-based delivery, implantable biomaterials and mechanical-based delivery systems, are critically reviewed and the existing challenges are highlighted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations52
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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