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Enregistrement W3081007665 · doi:10.1210/jendso/bvaa120

Androgen Therapy in Neurodegenerative Diseases

2020· review· en· W3081007665 sur OpenAlex
Vittorio Emanuele Bianchi, Laura Rizzi, Elena Bresciani, Robert J. Omeljaniuk, Antonio Torsello

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Neurodegenerative diseases, including Alzheimer disease (AD), Parkinson disease (PD), multiple sclerosis (MS), amyotrophic lateral sclerosis (ALS), and Huntington disease, are characterized by the loss of neurons as well as neuronal function in multiple regions of the central and peripheral nervous systems. Several studies in animal models have shown that androgens have neuroprotective effects in the brain and stimulate axonal regeneration. The presence of neuronal androgen receptors in the peripheral and central nervous system suggests that androgen therapy might be useful in the treatment of neurodegenerative diseases. To illustrate, androgen therapy reduced inflammation, amyloid-β deposition, and cognitive impairment in patients with AD. As well, improvements in remyelination in MS have been reported; by comparison, only variable results are observed in androgen treatment of PD. In ALS, androgen administration stimulated motoneuron recovery from progressive damage and regenerated both axons and dendrites. Only a few clinical studies are available in human individuals despite the safety and low cost of androgen therapy. Clinical evaluations of the effects of androgen therapy on these devastating diseases using large populations of patients are strongly needed.

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.

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)0,000
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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,271 · 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