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Enregistrement W2517232175 · doi:10.1097/mao.0000000000001072

Oxidative Damage and Inflammation Biomarkers

2016· review· en· W2517232175 sur OpenAlexaff
Gerald M. Haase, Kedar N. Prasad

Notice bibliographique

RevueOtology & Neurotology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensNutrition International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationOxidative stressMedicineDNA damageAntioxidantBioinformaticsLipid peroxidationOxidative phosphorylationImmunologyPathologyBiochemistryInternal medicineBiologyDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Excess free radical-induced oxidative stress and inflammatory processes are increasingly recognized as causative factors in hearing and balance disorders. Antioxidant micronutrients neutralize free radicals and, at adequate doses, reduce inflammation and demonstrate benefits in animal models and human trials. Therefore, it is reasonable to expect that biomarkers of oxidative damage and inflammation are appropriate correlative biological outcome parameters in clinical hearing intervention studies. OBJECTIVE: To provide the otology investigator a selected panel of biomarkers from the large universe of available tests that can be used as reasonable secondary endpoints in hearing and balance research. BACKGROUND SETTING: The tenets of antioxidant science dictate that there are a great variety of free radicals and that they impact different cellular targets. They also demonstrate varying functions in different cellular environments. In addition, oxidative stress and inflammation may cause direct injury to tissues, cell membrane lipids, proteins and mitochondrial, and nuclear DNA. To accommodate these many pathways, the useful categories of potential biomarkers become extensive. The degree of injury is also reflected by separate markers of inflammation and measures of antioxidant levels. Therefore, to provide a reliable indication of oxidative damage, inflammation and antioxidant level, it is necessary to determine a broad spectrum of lipid peroxidation markers, adducts of DNA, oxidation levels of proteins and pro-inflammatory cytokines. CONCLUSION: This report highlights some of the most clinically relevant and well-studied biomarkers in each category of tissue damage. It also includes those markers with which the authors have had direct positive clinical experience. The outcome from these studies is intended to provide a list of adjunctive measures that can be recommended as a relevant biomarker panel in hearing disorder clinical trials.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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