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Enregistrement W4391257095 · doi:10.1016/j.prostaglandins.2024.106815

Lipid mediators in glaucoma: Unraveling their diverse roles and untapped therapeutic potential

2024· article· en· W4391257095 sur OpenAlexafffund
DJ Mathew, JM Sivak

Notice bibliographique

RevueProstaglandins & Other Lipid Mediators · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésNeuroinflammationNeurodegenerationLipid signalingGlaucomaNeuroscienceInflammationNeuroprotectionEndocannabinoid systemMedicineBiologyDiseaseImmunologyPathologyReceptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glaucoma is a complex neurodegenerative disease characterized by optic nerve damage and visual field loss, and remains a leading cause of irreversible blindness. Elevated intraocular pressure (IOP) is a critical risk factor that requires effective management. Emerging research underscores dual roles of bioactive lipid mediators in both IOP regulation, and the modulation of neurodegeneration and neuroinflammation in glaucoma. Bioactive lipids, encompassing eicosanoids, specialized pro-resolving mediators (SPMs), sphingolipids, and endocannabinoids, have emerged as crucial players in these processes, orchestrating inflammation and diverse effects on aqueous humor dynamics and tissue remodeling. Perturbations in these lipid mediators contribute to retinal ganglion cell loss, vascular dysfunction, oxidative stress, and neuroinflammation. Glaucoma management primarily targets IOP reduction via pharmacological agents and surgical interventions, with prostaglandin analogues at the forefront. Intriguingly, additional lipid mediators offer promise in attenuating inflammation and providing neuroprotection. Here we explore these pathways to shed light on their intricate roles, and to unveil novel therapeutic avenues for glaucoma management.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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