Notice bibliographique
Résumé
Recently discovered interventions that target fundamental aging mechanisms have been shown to increase life span in mice and other species, and in some cases, these same manipulations have been shown to enhance health span and alleviate multiple age-related diseases and conditions. Aging is generally associated with decreases in resilience, the capacity to respond to or recover from clinically relevant stresses such as surgery, infections, or vascular events. We hypothesize that the age-related increase in susceptibility to those diseases and conditions is driven by or associated with the decrease in resilience. Thus, a test for resilience at middle age or even earlier could represent a surrogate approach to test the hypothesis that an intervention delays the process of aging itself. For this, animal models to test resilience accurately and predictably are needed. In addition, interventions that increase resilience might lead to treatments aimed at enhancing recovery following acute illnesses, or preventing poor outcomes from medical interventions in older, prefrail subjects. At a meeting of basic researchers and clinicians engaged in research on mechanisms of aging and care of the elderly, the merits and drawbacks of investigating effects of interventions on resilience in mice were considered. Available and potential stressors for assessing physiological resilience as well as the notion of developing a limited battery of such stressors and how to rank them were discussed. Relevant ranking parameters included value in assessing general health (as opposed to focusing on a single physiological system), ease of use, cost, reproducibility, clinical relevance, and feasibility of being repeated in the same animal longitudinally. During the discussions it became clear that, while this is an important area, very little is known or established. Much more research is needed in the near future to develop appropriate tests of resilience in animal models within an aging context. The preliminary set of tests ranked by the participants is discussed here, recognizing that this is a first attempt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».