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Enregistrement W3129979354 · doi:10.12703/r/10-15

Recent advances in basic science methodology to evaluate opioid safety profiles and to understand opioid activities

2021· review· en· W3129979354 sur OpenAlex

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

RevueFaculty Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesUniversité de StrasbourgInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleNational Alliance for Research on Schizophrenia and Depression
Mots-clésOpioidMedicineAbuse liabilityDepression (economics)AddictionIntensive care medicinePharmacologyPsychiatryNeurosciencePsychologyDrugReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioids are powerful drugs used by humans for centuries to relieve pain and are still frequently used as pain treatment in current clinical practice. Medicinal opioids primarily target the mu opioid receptor (MOR), and MOR activation produces unmatched pain-alleviating properties, as well as side effects such as strong rewarding effects, and thus abuse potential, and respiratory depression contributing to death during overdose. Therefore, the ultimate goal is to create opioid pain-relievers with reduced respiratory depression and thus fewer chances of lethality. Efforts are also underway to reduce the euphoric effects of opioids and avoid abuse liability. In this review, recent advances in basic science methodology used to understand MOR pharmacology and activities will be summarized. The focus of the review will be to describe current technological advances that enable the study of opioid analgesics from subcellular mechanisms to mesoscale network responses. These advances in understanding MOR physiological responses will help to improve knowledge and future design of opioid analgesics.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,230 · 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