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Enregistrement W2416355123 · doi:10.1016/j.trci.2016.05.001

The roles of inflammation and immune mechanisms in Alzheimer's disease

2016· review· en· W2416355123 sur OpenAlexaff
Linda J. Van Eldik, María C. Carrillo, Patricia E. Cole, Dominik Feuerbach, Barry Greenberg, James A. Hendrix, Matthew Kennedy, Nick Kozauer, Richard Margolin, José Luís Molinuevo, Reinhold Mueller, Richard M. Ransohoff, Donna M. Wilcock, Lisa J. Bain, Kelly R. Bales

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2016
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeEdward N. and Della L. Thome Memorial FoundationNational Institute on AgingNational Institutes of HealthAlzheimer's Association
Mots-clésNeuroinflammationMicrogliaInnate immune systemImmune systemNeuroscienceDiseaseAcquired immune systemInflammationImmunityImmunologyAlzheimer's diseaseBiologyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Alzheimer's Association's Research roundtable met in April 2015 to explore the role of neuroinflammatory mechanisms in the progression of Alzheimer's disease (AD). The ability of innate immune cells, particularly microglia and astrocytes, to mediate neuroinflammation in AD has been implicated as a significant contributor to disease pathogenesis. Adaptive immunity, which plays an important role in responding to injury and some diseases of the central nervous system, may contribute to neuroinflammation in AD as well. Communication between the central and peripheral immune systems may also be important in AD. An increased understanding of the physiology of the innate immune system may aid the identification of new therapeutic targets or mechanisms. The development of predictive animal models and translatable neuroinflammation biomarkers for AD would also facilitate the advancement of novel treatments for innate immunity. Important challenges impeding the advancement of new therapeutic agents and strategies to overcome them were discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,371
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,133 · 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

Citations235
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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