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Enregistrement W2605067205 · doi:10.1089/ars.2017.7068

Hydrogen Sulfide-Releasing Therapeutics: Translation to the Clinic

2017· review· en· W2605067205 sur OpenAlexafffund
John L. Wallace, David Vaughan, Michael Dicay, Wallace K. MacNaughton, Gilberto De Nucci

Notice bibliographique

RevueAntioxidants and Redox Signaling · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSulfur Compounds in Biology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineClinical trialIntensive care medicineBioinformaticsPharmacologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance: Shortly after the discovery of the role of hydrogen sulfide (H 2 S) in many physiological and pathological processes, attempts were made to develop novel pharmaceuticals that may be of benefit for treatment or prevention of a wide range of disorders. The promise of H 2 S-based therapeutics is now being demonstrated in clinical trials. Recent Advances: H 2 S-releasing drugs, such as SG1002 for cardiovascular disorders, and ATB-346 for arthritis, have progressed into clinical trials and have shown considerable promise. Some older drugs, such as zofenopril, have now been recognized to produce at least some of the beneficial effects through release of H 2 S. Critical Issues: There remains a need to better understand the underlying mechanisms for some of the observed effects of H 2 S-releasing drugs in a clinical setting, such as the marked increase in analgesic potency that has been observed with ATB-346. Future Directions: The proof-of-concept clinical studies reviewed herein pave the way for examination, in a clinical setting, of several other potential applications of H 2 S-based drugs in a wide range of disorders, including diabetes, hypertension, and cancer chemoprevention. Antioxid. Redox Signal. 28, 1533–1540.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations131
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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