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Enregistrement W4377102917 · doi:10.3389/fimmu.2023.1218118

Editorial: The immune system and inflammation in musculoskeletal health, aging, and disease

2023· editorial· en· W4377102917 sur OpenAlexafffund
Gurpreet S. Baht, Matthew W. Grol

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on AgingNational Institutes of HealthCanada Research Chairs
Mots-clésInflammationDiseaseImmune systemMedicineImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Editorial on the Research TopicThe immune system and inflammation in musculoskeletal health, aging, and diseaseThe musculoskeletal and immune systems are intricately linked in anatomical space and function, with crosstalk between immune cells and musculoskeletal tissues, including bone, cartilage, muscle, and tendons, being essential for normal development and homeostasis (1-4).Such a relationship is also critical during injury and repair, with inflammation and immune cells being necessary for initiating and resolving injury-induced tissue responses and altered extracellular matrix composition and turnover, likewise regulating immune cell engagement (5-9).Over the last decade, growing evidence has demonstrated that alterations to immune cell populations caused by aging and metabolic dysfunction underly the impaired tissue repair responses seen in chronic musculoskeletal diseases and acute injuries, including those affecting synovial joints (e.g., osteoarthritis), bones (e.g., osteoporosis, fracture healing), muscles (e.g., sarcopenia), and tendons/ ligaments (e.g., tendinopathy, rupture).The burden from musculoskeletal conditions continues to rise globally, impacting patients' quality of life, independence, and health, social and economic systems due to increasing care costs and work loss.Over 1.7 billion people globally live with musculoskeletal conditions, according to the World Health Organization (10) and findings from the Lancet's Global Burden of Disease Study 2019 (11-13).Low back pain is the main contributor to this overall burden, while osteoarthritis (OA) shows the most rapid increase of these conditions.While advances have been made in treating osteoporosis in the past decade, intervertebral disc degeneration (IVDD), OA, and many others where disease pathogenesis is less understood lack disease-modifying therapeutics.Progress in understanding how diseases such as IVDD and OA progress has revealed an essential role for inflammatory dysregulation in these conditions; however, several important questions must be resolved before this can be mobilized as a therapeutic strategy.In this Frontiers of Immunology -Inflammation Section Research Topic; The Immune System and Inflammation in Musculoskeletal Health, Aging, and Disease; we present a collection of Frontiers in Immunology frontiersin.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,022

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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