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Enregistrement W4365515870 · doi:10.3389/fimmu.2023.1175874

Potential biological contributers to the sex difference in multiple sclerosis progression

2023· article· en· W4365515870 sur OpenAlexafffund
Nuria Álvarez‐Sánchez, Shannon E. Dunn

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensWomen's College HospitalCanada Research ChairsSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMultiple Sclerosis Society of Canada
Mots-clésRemyelinationMultiple sclerosisMicrogliaWhite matterAtrophyMyelinAstrocyteMedicineAxonInflammationCentral nervous systemSex characteristicsPathologyNeurosciencePhysiologyImmunologyBiologyMagnetic resonance imagingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is an immune-mediated disease that targets the myelin sheath of central nervous system (CNS) neurons leading to axon injury, neuronal death, and neurological progression. Though women are more highly susceptible to developing MS, men that develop this disease exhibit greater cognitive impairment and accumulate disability more rapidly than women. Magnetic resonance imaging and pathology studies have revealed that the greater neurological progression seen in males correlates with chronic immune activation and increased iron accumulation at the rims of chronic white matter lesions as well as more intensive whole brain and grey matter atrophy and axon loss. Studies in humans and in animal models of MS suggest that male aged microglia do not have a higher propensity for inflammation, but may become more re-active at the rim of white matter lesions as a result of the presence of pro-inflammatory T cells, greater astrocyte activation or iron release from oligodendrocytes in the males. There is also evidence that remyelination is more efficient in aged female than aged male rodents and that male neurons are more susceptible to oxidative and nitrosative stress. Both sex chromosome complement and sex hormones contribute to these sex differences in biology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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