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Enregistrement W4309614494 · doi:10.3389/fncel.2022.994585

Voltage-gated sodium channels in diabetic sensory neuropathy: Function, modulation, and therapeutic potential

2022· review· en· W4309614494 sur OpenAlexafffund
Stephanie Bigsby, Joseph Neapetung, Verónica A. Campanucci

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular Neuroscience · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversities Space Research Association
Mots-clésMedicineDiabetic neuropathySensory systemSodium channelDiabetes mellitusSensory nerveNeuropathic painNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationAnesthesiaPsychologyEndocrinologySodium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voltage-gated sodium channels (NaV) are the main contributors to action potential generation and essential players in establishing neuronal excitability. NaV channels have been widely studied in pain pathologies, including those that develop during diabetes. Diabetic sensory neuropathy (DSN) is one of the most common complications of the disease. DSN is the result of sensory nerve damage by the hyperglycemic state, resulting in a number of debilitating symptoms that have a significant negative impact in the quality of life of diabetic patients. Among those symptoms are tingling and numbness of hands and feet, as well as exacerbated pain responses to noxious and non-noxious stimuli. DSN is also a major contributor to the development of diabetic foot, which may lead to lower limb amputations in long-term diabetic patients. Unfortunately, current treatments fail to reverse or successfully manage DSN. In the current review we provide an updated report on NaV channels including structure/function and contribution to DSN. Furthermore, we summarize current research on the therapeutic potential of targeting NaV channels in pain pathologies, including DSN.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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