The Therapeutic Effect of Extracellular Vesicles on Asthma in Pre-Clinical Models: A Systematic Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Asthma is the most common pediatric disease, characterized by chronic airway inflammation and airway hyperresponsiveness. There are several management options for asthma, but no specific treatment. Extracellular vesicles (EVs) are powerful cellular mediators of endocrine, autocrine and paracrine signalling, and can modulate biophysiological function in vitro and in vivo. A thorough investigation of therapeutic effects of EVs in asthma has not been conducted. Therefore, this systematic review is designed to synthesize recent literature on the therapeutic effects of EVs on physiological and biological outcomes of asthma in pre-clinical studies. An electronic search of Web of Science, EMBASE, MEDLINE, and Scopus will be conducted on manuscripts published in the last five years that adhere to standardized guidelines for EV research. Grey literature will also be included. Two reviewers will independently screen the selected studies for title and abstract, and full text based on the eligibility criteria. Data will be extracted, narratively synthesized and reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. This systematic review will summarize the current knowledge from preclinical studies investigating the therapeutic effects of EVs on asthma. The results will delineate whether EVs can mitigate biological hallmarks of asthma, and if so, describe the underlying mechanisms involved in the process. This insight is crucial for identifying key pathways that can be targeted to alleviate the burden of asthma. The data will also reveal the origin, dosage and biophysical characteristics of beneficial EVs. Overall, our results will provide a scaffold for future intervention and translational studies on asthma treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».