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Enregistrement W2325899687 · doi:10.15562/phytomedicine.2014.14

Herbal therapeutic strategies for diabetic retinopathy using nobiletin

2014· article· en· W2325899687 sur OpenAlexvenueno aff
Kalpana Palani

Notice bibliographique

RevueDiscovery Phytomedicine - Journal of Natural Products Research and Ethnopharmacology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDiverse Scientific Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetic retinopathyDiabetes mellitusPharmacotherapyAngiogenesisPharmacologyAfliberceptInternal medicineBevacizumabEndocrinologyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes mellitus is one of the most challenging and prevalent metabolic diseases results in microvascular complications such as retinopathy, neuropathy and macrovascular complications such as heart attack, stroke and peripheral vascular diseases. Diabetic retinopathy (DR) is a major cause of blindness in diabetes which can be avoidable with good glycemic control. There are number of factors that contribute to vascular permeability and angiogenesis in DR including the oxidative damage of the retinal neuronal cells, vascular endothelial growth factor (VEGF), prostaglandins, cyclooxygenase-2 (COX-2) and nitric oxide (NO) synthase. Despite the standards of care, laser photocoagulation and pars plana vitreous surgery for DR, recent successful use of several molecules is bringing a paradigm shift in favor of pharmacotherapy. There is an increasing interest in natural products in pharmacotherapy as the chemical diversity of natural products has better matches than the diversity of synthetic compounds. Flavonoids a common group of plant polyphenols are known for their antioxidant, anti-inflammatory, anti-angiogenic activities also shown their potential in the prevention and treatment of various ocular diseases

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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