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Enregistrement W2738328909 · doi:10.1172/jci.insight.93751

Diabetic retinopathy: current understanding, mechanisms, and treatment strategies

2017· review· en· W2738328909 sur OpenAlexfundno aff
Elia J. Duh, Jennifer K. Sun, Alan W. Stitt

Notice bibliographique

RevueJCI Insight · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Institutes of HealthScience Foundation IrelandQueen's UniversityJohns Hopkins UniversityQueen's University BelfastMedical Research CouncilRoyal SocietyMassachusetts Lions Eye Research Fund
Mots-clésDiabetic retinopathyMedicineNeurovascular bundleDiabetes mellitusRetinaRetinalNeuroscienceIschemiaOphthalmologyIntensive care medicinePathologyInternal medicinePsychologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic retinopathy (DR) causes significant visual loss on a global scale. Treatments for the vision-threatening complications of diabetic macular edema (DME) and proliferative diabetic retinopathy (PDR) have greatly improved over the past decade. However, additional therapeutic options are needed that take into account pathology associated with vascular, glial, and neuronal components of the diabetic retina. Recent work indicates that diabetes markedly impacts the retinal neurovascular unit and its interdependent vascular, neuronal, glial, and immune cells. This knowledge is leading to identification of new targets and therapeutic strategies for preventing or reversing retinal neuronal dysfunction, vascular leakage, ischemia, and pathologic angiogenesis. These advances, together with approaches embracing the potential of preventative or regenerative medicine, could provide the means to better manage DR, including treatment at earlier stages and more precise tailoring of treatments based on individual patient variations.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,148 · 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

Citations1 043
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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