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Enregistrement W4317438898 · doi:10.1136/gutjnl-2020-320633

Understanding neuroimmune interactions in disorders of gut–brain interaction: from functional to immune-mediated disorders

2023· review· en· W4317438898 sur OpenAlexafffund
Tim Vanuytsel, Přemysl Berčík, Guy E. Boeckxstaens

Notice bibliographique

RevueGut · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchVlaamse regeringKU LeuvenFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésIrritable bowel syndromeImmune systemPathophysiologyMedicineInflammationFunctional gastrointestinal disorderNeuroscienceImmunologyBioinformaticsBiologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functional gastrointestinal disorders-recently renamed into disorders of gut-brain interaction-such as irritable bowel syndrome and functional dyspepsia are highly prevalent conditions with bothersome abdominal symptoms in the absence of structural abnormalities. While traditionally considered as motility disorders or even psychosomatic conditions, our understanding of the pathophysiology has evolved significantly over the last two decades. Initial observations of subtle mucosal infiltration with immune cells, especially mast cells and eosinophils, are since recently being backed up by mechanistic evidence demonstrating increased release of nociceptive mediators by immune cells and the intestinal epithelium. These mediators can activate sensitised neurons leading to visceral hypersensitivity with bothersome symptoms. The interaction between immune activation and an impaired barrier function of the gut is most likely a bidirectional one with alterations in the microbiota, psychological stress and food components as upstream players in the pathophysiology. Only few immune-targeting treatments are currently available, but an improved understanding through a multidisciplinary scientific approach will hopefully identify novel, more precise treatment targets with ultimately better outcomes.

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 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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,134 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations130
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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