The impact of type 2 immunity and allergic diseases in atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Allergic diseases are allergen-induced immunological disorders characterized by the development of type 2 immunity and IgE responses. The prevalence of allergic diseases has been on the rise alike cardiovascular disease (CVD), which affects arteries of different organs such as the heart, the kidney and the brain. The underlying cause of CVD is often atherosclerosis, a disease distinguished by endothelial dysfunction, fibrofatty material accumulation in the intima of the artery wall, smooth muscle cell proliferation, and Th1 inflammation. The opposed T-cell identity of allergy and atherosclerosis implies an atheroprotective role for Th2 cells by counteracting Th1 responses. Yet, the clinical association between allergic disease and CVD argues against it. Within, we review different phases of allergic pathology, basic immunological mechanisms of atherosclerosis and the clinical association between allergic diseases (particularly asthma, atopic dermatitis, allergic rhinitis and food allergy) and CVD. Then, we discuss putative atherogenic mechanisms of type 2 immunity and allergic inflammation including acute allergic reactions (IgE, IgG1, mast cells, macrophages and allergic mediators such as vasoactive components, growth factors and those derived from the complement, contact and coagulation systems) and late phase inflammation (Th2 cells, eosinophils, type 2 innate-like lymphoid cells, alarmins, IL-4, IL-5, IL-9, IL-13 and IL-17).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».