MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3214561532 · doi:10.3389/fimmu.2021.759679

Neuro-Immunity and Gut Dysbiosis Drive Parkinson’s Disease-Induced Pain

2021· review· en· W3214561532 sur OpenAlexafffund
Katiane Roversi, Natália Callai-Silva, Karine Roversi, May Griffith, Christos Boutopoulos, Rui Daniel Prediger, Sébastien Talbot

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de Montréal
Mots-clésDysbiosisParkinson's diseaseGut–brain axisNeuroscienceDiseaseNeurodegenerationMedicineContext (archaeology)ImmunityImmunologyGut floraImmune systemPopulationPsychologyBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder, affecting 1-2% of the population aged 65 and over. Additionally, non-motor symptoms such as pain and gastrointestinal dysregulation are also common in PD. These impairments might stem from a dysregulation within the gut-brain axis that alters immunity and the inflammatory state and subsequently drives neurodegeneration. There is increasing evidence linking gut dysbiosis to the severity of PD's motor symptoms as well as to somatosensory hypersensitivities. Altogether, these interdependent features highlight the urgency of reviewing the links between the onset of PD's non-motor symptoms and gut immunity and whether such interplays drive the progression of PD. This review will shed light on maladaptive neuro-immune crosstalk in the context of gut dysbiosis and will posit that such deleterious interplays lead to PD-induced pain hypersensitivity.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ImmunologyMême sujetParkinson's Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207