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Enregistrement W2966445428 · doi:10.1017/s0022215119001439

MicroRNAs in acquired sensorineural hearing loss

2019· review· en· W2966445428 sur OpenAlexaff
Huikuan CHEN, Printha Wijesinghe, Desmond A. Nunez

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Laryngology & Otology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinemicroRNAHearing lossSensorineural hearing lossAudiologyPathogenesisEtiologyBioinformaticsPathologyGeneticsGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This review summarises the current literature on the role of microRNAs in presbyacusis (age-related hearing loss) and sudden sensorineural hearing loss. METHODS: Medline, PubMed, Web of Science and Embase databases were searched for primary English-language studies, published between 2000 and 2017, which investigated the role of microRNAs in the pathogenesis of presbyacusis or sudden sensorineural hearing loss. Quality of evidence was assessed using the National Institutes of Health quality assessment tool. RESULTS: Nine of 207 identified articles, 6 of good quality, satisfied the review's inclusion criteria. In presbyacusis, microRNAs in pro-apoptotic and autophagy pathways are upregulated, while microRNAs in proliferative and differentiation pathways are downregulated. Evidence for microRNAs having an aetiological role in sudden hearing loss is limited. CONCLUSION: A shift in microRNA expression, leading to reduced cellular activity and impaired inner-ear homeostasis, may contribute to the pathogenesis of presbyacusis.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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