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Enregistrement W2902117863 · doi:10.18192/osurj.v1i1.3699

Examining estradiols neuroprotective abilities and mechanisms of action in cerebrovascular accidents and neurodegenerative conditions

2018· article· en· W2902117863 sur OpenAlexaffvenue
Sukanthatulsee Uthayabalan

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Science Undergraduate Research Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroprotectionNeurosciencePopulationHormoneMedicineAction (physics)Scope (computer science)Stroke (engine)PsychologyIntensive care medicineEnvironmental healthComputer scienceEndocrinologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estrogens are known for playing essential roles in the body. These hormones exert crucial protective actions when faced with neural damage. Numerous studies have provided a deep understanding of these unique actions that go far beyond the scope of reproduction and reproductive regulation. Through various mechanisms, delivery routes, dosage levels, and with the age and health status of the individuals receiving the treatment in mind, the hormone can be used in protecting against neural death. This review examines the discoveries that comprise the current body of knowledge regarding estrogen as a neuro-protector against cerebrovascular accidents (CVA, stroke) and neurodegenerative diseases. These findings have great implications for improving the quality of life in the aging population. They provide insight into the impact of hormones on the protection of neural tissues, and prompt discussion between members of the scientific community, ensuring that future clinical studies utilize methods that will maximize the quality of the obtained results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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