Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the advent of ivermectin (along with melarsomine and doxycycline), heartworm has come to be viewed as a solved problem in veterinary medicine, diminishing investment into non-clinical research on Dirofilaria immitis. However, heartworm infections continue to pose problems for practitioners and their patients and seem to be increasing in frequency and geographic distribution. Resistance to preventative therapies (macrocyclic lactones) complicates the picture. The use of chemotherapy for other kinds of pathogens has benefitted enormously from research into the basic biology of the pathogen and on the host-pathogen interface. A lack of basic information on heartworms as parasites and how they interact with permissive and non-permissive hosts greatly limits the ability to discover new ways to prevent and treat heartworm disease. Recent advances in technical platforms will help overcome the intrinsic barriers that hamper research on D. immitis, most notably, the need for experimentally infected dogs to maintain the life cycle and provide material for experiments. Impressive achievements in the development of laboratory animal models for D. immitis will enhance efforts to discover new drugs for prevention or treatment, to characterize new diagnostic biomarkers and to identify key parasite-derived molecules that are essential for survival in permissive hosts, providing a rational basis for vaccine discovery. A 'genomics toolbox' for D. immitis could enable unprecedented insight into the negotiations between host and parasite that enable survival in a permissive host. The more we know about the pathogen and how it manipulates its host, the better able we will be to protect companion animals far into the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,015 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».