Can a Physiologic Insight “Resuscitate” Research in Cardiopulmonary Resuscitation?
Notice bibliographique
Résumé
genetic and environmental factors that affect gene regulation affect disease risk, remains a major challenge.The discovery that a regulatory variant affecting MUC5B expression in distal airways is associated with a very large increase in risk of developing pulmonary fibrosis is a compelling early step toward this goal (12).It will also be critical to identify disease-associated changes in mucin gene expression in different regions of the lung and to understand how these affect mucus function.Recent studies show that differences in mucus composition are associated with dramatic differences in mucus organization and function.For example, MUC5B and MUC5AC are found within distinct domains of mucus plugs in fatal asthma, and the MUC5AC-rich domains play a unique role in mucostasis by tethering to the epithelium (13).In pigs, MUC5B from submucosal gland ducts formed strands composed of multiple MUC5B filaments, whereas MUC5AC emerged from superficial secretory cells as wispy threads or sheets, and it seems likely that these distinct structures contribute differently to mucociliary transport ( 14).Understanding how regional and disease-associated differences in mucins and other mucus components affect host defense and lung function is likely to be a long but rewarding journey.Okuda and colleagues have provided a map that will help us find our way.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».