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Enregistrement W2919471085 · doi:10.1126/scitranslmed.aao0935

Delivery of therapeutics to the inner ear: The challenge of the blood-labyrinth barrier

2019· review· en· W2919471085 sur OpenAlexaff
Sophie Nyberg, N. Joan Abbott, Xiaorui Shi, Peter S. Steyger, Alain Dabdoub

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésInner earCochleaMedicineVestibular systemBlood–brain barrierDrug deliveryAnatomyAudiologyCentral nervous systemChemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permanent hearing loss affects more than 5% of the world's population, yet there are no nondevice therapies that can protect or restore hearing. Delivery of therapeutics to the cochlea and vestibular system of the inner ear is complicated by their inaccessible location. Drug delivery to the inner ear via the vasculature is an attractive noninvasive strategy, yet the blood-labyrinth barrier at the luminal surface of inner ear capillaries restricts entry of most blood-borne compounds into inner ear tissues. Here, we compare the blood-labyrinth barrier to the blood-brain barrier, discuss invasive intratympanic and intracochlear drug delivery methods, and evaluate noninvasive strategies for drug delivery to the inner ear.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations316
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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