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Enregistrement W2779604819 · doi:10.1155/2017/3940241

Ischemic Retinopathies: Oxidative Stress and Inflammation

2017· review· en· W2779604819 sur OpenAlexafffund
José Carlos Rivera, Rabah Dabouz, Baraa Noueihed, Samy Omri, Houda Tahiri, Sylvain Chemtob

Notice bibliographique

RevueOxidative Medicine and Cellular Longevity · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Optic Conditions
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésOxidative stressInflammationOxidative phosphorylationMedicineChemistryInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ischemic retinopathies (IRs), such as retinopathy of prematurity (ROP), diabetic retinopathy (DR), and (in many cases) age-related macular degeneration (AMD), are ocular disorders characterized by an initial phase of microvascular changes that results in ischemia, followed by a second phase of abnormal neovascularization that may culminate into retinal detachment and blindness. IRs are complex retinal conditions in which several factors play a key role during the development of the different pathological stages of the disease. Increasing evidence reveals that oxidative stress and inflammatory processes are important contributors to the pathogenesis of IRs. Despite the beneficial effects of the photocoagulation and anti-VEGF therapy during neovascularization phase, the need to identify novel targets to prevent initial phases of these ocular pathologies is still needed. In this review, we provide an update on the involvement of oxidative stress and inflammation in the progression of IRs and address some therapeutic interventions by using antioxidants and anti-inflammatory agents.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations149
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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