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Enregistrement W2403913513 · doi:10.1177/2055217316649981

Erythrocytes in multiple sclerosis – forgotten contributors to the pathophysiology?

2016· review· en· W2403913513 sur OpenAlexfundno aff
Kira Groen, Vicki E. Maltby, Katherine Sanders, Rodney J. Scott, Lotti Tajouri, Jeannette Lechner‐Scott

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal - Experimental Translational and Clinical · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrish Multiple Sclerosis Research FoundationHunter Medical Research InstituteMultiple Sclerosis AustraliaCanadian Institutes of Health ResearchBond University
Mots-clésMultiple sclerosisDiseaseAutoimmunityPathologicalMyelinGenetic predispositionImmune systemImmunologyPathophysiologyExperimental autoimmune encephalomyelitisAutoimmune diseaseMedicineNeuroscienceCentral nervous systemPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is an autoimmune disease characterised by lymphocytic infiltration of the central nervous system and subsequent destruction of myelin and axons. On the background of a genetic predisposition to autoimmunity, environmental triggers are assumed to initiate the disease. The majority of MS research has focused on the pathological involvement of lymphocytes and other immune cells, yet a paucity of attention has been given to erythrocytes, which may play an important role in MS pathology. The following review briefly summarises how erythrocytes may contribute to MS pathology through impaired antioxidant capacity and altered haemorheological features. The effect of disease-modifying therapies on erythrocytes is also reviewed. It may be important to further investigate erythrocytes in MS, as this could broaden the understanding of the pathological mechanisms of the disease, as well as potentially lead to the discovery of novel and innovative targets for future therapies.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,169 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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