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Enregistrement W4328022544 · doi:10.1007/978-3-031-15613-7_18

Diabetic Sensory Neurons, Dorsal Root Ganglia, and Neuropathy

2023· book-chapter· en· W4328022544 sur OpenAlexaff
Aparna Areti, Douglas W. Zochodne

Notice bibliographique

RevueContemporary diabetes · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDorsal root ganglionSensory systemAxotomyMedicineSensory neuronNeuroscienceAxonNeurodegenerationPTENTrigeminal ganglionSensory lossBiologyEndocrinologyInternal medicineAnatomyCell biologyCentral nervous systemPI3K/AKT/mTOR pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sensory neurons are critical targets in diabetes mellitus (DM). Diabetic polyneuropathy (DPN) can be considered a unique form of sensory predominant neurodegeneration that renders loss of distal axon terminals, especially those in the skin, with relative preservation of their cell body (perikarya). Patients experience loss of sensation (numbness), gait instability with falls, unrecognized injury of insensate limbs with skin ulceration, and neuropathic pain. Sensory neurons reside in paraspinal dorsal root (and trigeminal) ganglia (DRGs) possessing unique microvascular and barrier properties that lead to greater vulnerability from DM. The molecular responses of sensory neurons differ from those of axotomized peripheral neurons. In DM the changes emphasize downregulation of key structural proteins, shifts in ion channel expression, and attenuated growth proteins all indicative of chronic neurotoxic stress. Changes in several differentially expressed mRNAs and miRNAs of DRG neurons in DPN, such as CWC22 and mmu-Let-7i, may contribute to sensory dysfunction. Finally, molecular strategies emphasizing regenerative impacts, including topical approaches, have the capacity to reverse features of DPN including loss of skin innervation. These have included local insulin (intrathecal, intranasal, near nerve, intrahindpaw) given in doses that do not alter hyperglycemia, GLP-1 agonists, PTEN (phosphatase and tensin homolog deleted on chromosome 10) inhibition or knockdown, and muscarinic antagonists. Several additional and novel strategies are emerging that may influence axonal degeneration of distal sensory terminals or axon regeneration specifically. Despite a limited clinical trial track record over several decades, new mechanistic insights for translation in DPN offer hope for better trial results.

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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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