The neuroprotective effects of caffeine in neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
Summary Caffeine is the most widely used psychostimulant in Western countries, with antioxidant, anti‐inflammatory and anti‐apoptotic properties. In Alzheimer's disease ( AD ), caffeine is beneficial in both men and women, in humans and animals. Similar effects of caffeine were observed in men with Parkinson's disease ( PD ); however, the effect of caffeine in female PD patients is controversial due to caffeine's competition with estrogen for the estrogen‐metabolizing enzyme, CYP 1A2. Studies conducted in animal models of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) showed protective effects of A 2 A R antagonism. A study found caffeine to be associated with earlier age of onset of Huntington's disease ( HD ) at intakes >190 mg/d, but studies in animal models have found equivocal results. Caffeine is protective in AD and PD at dosages equivalent to 3‐5 mg/kg. However, further research is needed to investigate the effects of caffeine on PD in women. As well, the effects of caffeine in ALS , HD and Machado‐Joseph disease need to be further investigated. Caffeine's most salient mechanisms of action relevant to neurodegenerative diseases need to be further explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».