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Enregistrement W3128827540 · doi:10.3390/pathogens10020134

Role of Apoptotic Cell Clearance in Pneumonia and Inflammatory Lung Disease

2021· review· en· W3128827540 sur OpenAlexafffund
David Jiao Zheng, Maria Abou Taka, Bryan Heit

Notice bibliographique

RevuePathogens · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationCanadian Institutes of Health ResearchLung Health Foundation
Mots-clésEfferocytosisMedicinePneumoniaLungInflammationDiseaseImmunologyIntensive care medicinePathologyInternal medicineBiologyMacrophage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pneumonia and inflammatory diseases of the pulmonary system such as chronic obstructive pulmonary disease and asthma continue to cause significant morbidity and mortality globally. While the etiology of these diseases is highly different, they share a number of similarities in the underlying inflammatory processes driving disease pathology. Multiple recent studies have identified failures in efferocytosis-the phagocytic clearance of apoptotic cells-as a common driver of inflammation and tissue destruction in these diseases. Effective efferocytosis has been shown to be important for resolving inflammatory diseases of the lung and the subsequent restoration of normal lung function, while many pneumonia-causing pathogens manipulate the efferocytic system to enhance their growth and avoid immunity. Moreover, some treatments used to manage these patients, such as inhaled corticosteroids for chronic obstructive pulmonary disease and the prevalent use of statins for cardiovascular disease, have been found to beneficially alter efferocytic activity in these patients. In this review, we provide an overview of the efferocytic process and its role in the pathophysiology and resolution of pneumonia and other inflammatory diseases of the lungs, and discuss the utility of existing and emerging therapies for modulating efferocytosis as potential treatments for these diseases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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