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Enregistrement W2560813947 · doi:10.1183/13993003.01689-2016

Statins reduce the burden of ambient particulate matter and inflammatory cells within the lung tissues of smokers with and without COPD

2016· letter· en· W2560813947 sur OpenAlexafffund
Kunihiko Hiraiwa, S. Miller, David A. Ngan, Dragoş M. Vasilescu, Tillie‐Louise Hackett, Daisuke Kinose, Jui Chih Cheng, Stephan F. van Eeden

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBritish Columbia Lung AssociationGlaxoSmithKline
Mots-clésCOPDParticulatesLungMedicineInflammatory responseInternal medicineInflammationIntensive care medicinePathologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies from our laboratories have shown retention of particulate matter (PM) in lung tissues of subjects with chronic obstructive pulmonary disease (COPD), with increased retention in more severe COPD, potentially contributing to the persistent lung inflammation and remodelling of lung tissue in COPD [1]. Epidemiological studies have shown that 3-hydroxy-3-methylglutaryl coenzyme A reductase inhibitors (statins) reduce morbidity and mortality in subjects with COPD [2], possibly via their well-known pleiotropic anti-inflammatory properties [3, 4]. In an animal model we have shown that statins reduce lung inflammation induced by ambient PM exposure in part by reducing the retention of PM in lung tissues by promoting their removal via the lymphatic system to regional lymph nodes [5, 6]. We postulated that statins reduce the burden of PM retention in the lung tissues of subjects with COPD, and thereby reduce downstream lung inflammatory responses. Statins promote the processing and removal of inhaled particles from lung tissues, thereby reducing lung inflammation We would like to thank all the laboratory technicians and summer students who contributed to this work.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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