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Enregistrement W2985609782 · doi:10.7554/elife.02370.010

Author response: Criticality and degeneracy in injury-induced changes in primary afferent excitability and the implications for neuropathic pain

2014· peer-review· en· W2985609782 sur OpenAlexaff
Stéphanie Ratté, Yi Zhu, Kwan Yeop Lee, Steven A. Prescott

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathic painNeuroscienceDegeneracy (biology)Nerve injuryMedicineAfferentComputer scienceBioinformaticsPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the pain associated with an injury is unpleasant, it normally serves an important purpose: to make you avoid its source. However, some pain appears to arise from nowhere. Frustratingly, this type of pain, known as neuropathic pain, does not respond to common painkillers and is thus very difficult to treat. The neurons that transmit pain and other sensory information do so using electrical signals. In response to a stimulus, ions travel through channels in the membrane of a neuron, which leads to a change in the electrical potential of the membrane. When this change is large enough, a voltage spike is produced: this signal is ultimately transmitted to the brain. When certain neurons fire too easily or too often, neuropathic pain can arise. This hyperexcitability can make something painful feel even worse, or it can make things hurt that shouldn’t. To prevent this, extensive research has been devoted to identify drugs that target particular types of ion channels and block them. However, despite the discovery of many promising drugs, those drugs have been frustratingly ineffective in clinical trials. Using simulations and experiments, Ratté et al. have examined the behavior of a type of neuron that normally conducts information about touch, but the brain sometimes misinterprets this information as pain. Increasing the flow of ions through the cell membrane in these simulations eventually causes a ‘tipping point’ to be crossed, which triggers a dramatic, discontinuous change in spiking pattern. However, as several different types of ion channels contribute to the current, there are several different ways in which the tipping point can be crossed. This ability to produce the same result by multiple means is a common feature of complex systems. Known as degeneracy, it makes systems more robust, as a given result can still be achieved if one particular attempt to achieve this result fails. The work of Ratté et al. helps to explain why drugs that target just one type of ion channel may fail to relieve neuropathic pain: maladaptive changes in any one of several other ion channels may circumvent the therapeutic effect.

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)0,022
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0090,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2010,082

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,312 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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