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Enregistrement W235469835 · doi:10.1007/0-306-48741-1_11

Animal Models of Chlamydia pneumoniae Infection and Atherosclerosis

2006· book-chapter· en· W235469835 sur OpenAlexaff
I. W. Fong

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChlamydiaMedicineAnimal modelMicrobiologyVirologyBiologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chlamydia pneumoniae has been associated with cardiovascular disease and stroke in humans by numerous cross-sectional and case–control studies, but prospective, longitudinal studies have produced mixed results and most have not confirmed this association. However, pathological studies have established the association of C. pneumoniae antigen or DNA with atherosclerosis from surgical and autopsy vascular specimens, with odds ratio of around 20. Although in vitro and cell culture studies have supported biological plausible mechanisms for C. pneumoniae to induce or accelerate atherosclerosis, they lack the complexity of a real disease, thus limiting the scope of testing the hypothesis of causality. Animal models are more likely to mimic real disease in humans, and are critical in many conditions in the understanding of the pathogenesis, cause-andeffect relationships and subsequent approaches to treatment and prevention of diseases. Thus, animal experimentation in medical research has played a major role in our understanding of diseases. The earliest recorded use of animal models extends as far back as 500 BC, when Alcmaeon of Croton defined the function of the optic nerve by transection in a living animal. The Hippocratic treatise on the heart (circa 350 BC) discussed cutting the throat of a pig that drank colored water to study the act of swallowing.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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