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Enregistrement W2985424353 · doi:10.1016/j.coph.2019.10.004

Implementation of pre-clinical methodologies to study fibrosis and test anti-fibrotic therapy

2019· review· en· W2985424353 sur OpenAlexfundno aff
Fiona Oakley, Lucy Gee, Neil Sheerin, Lee A. Borthwick

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pharmacology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health Research Biomedical Research Centre at Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust and UCL Institute of OphthalmologyMedical Research Council CanadaNIHR Newcastle Biomedical Research CentreMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésFibrosisClinical trialMedicinePreclinical testingPulmonary fibrosisIntensive care medicineBioinformaticsPathologyMedical physicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diseases where fibrosis plays a major role accounts for enormous morbidity and mortality and yet we have very little in our therapeutic arsenal despite decades of research and clinical trials. Our understanding of fibrosis biology is primarily built on data generated in conventional mono-culture or co-culture systems and in vivo model systems. While these approaches have undoubtedly enhanced our understanding of basic mechanisms, they have repeatedly failed to translate to clinical benefit. Recently, there had been a push to generate more physiologically relevant platforms to study fibrosis and identify new therapeutic targets. Here we review the state-of-the-art regarding the development and application of 3D complex cultures, bio-printing and precision cut slices to study pulmonary, hepatic and renal fibrosis.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,437
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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