Inflammation unites diverse acute and chronic diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammation and immunity contribute pivotally to diverse acute and chronic diseases. Inflammatory pathways have become increasingly targets for therapy. Yet, despite substantial similarity in mechanisms and pathways, the scientific, medical, pharma and biotechnology sectors have generally focused programs finely on a single disease entity or organ system. This insularity may impede progress in innovation and the harnessing of powerful new insights into inflammation biology ripe for clinical translation. METHODS: A multidisciplinary thinktank reviewed highlights how inflammation contributes to diverse diseases, disturbed homeostasis, ageing and impaired healthspan. We explored how common inflammatory and immune mechanisms that operate in key conditions in their respective domains. This consensus review highlights the high degree of commonality of inflammatory mechanisms in a diverse array of conditions that together contribute a major part of the global burden of morbidity and mortality and present an enormous challenge to public health and drain on resources. RESULTS: We demonstrate how that shared inflammatory mechanisms unite many seemingly disparate diseases, both acute and chronic. The examples of infection, cardiovascular conditions, pulmonary diseases, rheumatological disorders, dementia, cancer and ageing illustrate the overlapping pathogenesis. We outline opportunities to synergize, reduce duplication and consolidate efforts of the clinical, research and pharmaceutical communities. Enhanced recognition of these commonalties should promote cross-fertilization and hasten progress in this rapidly moving domain. CONCLUSIONS: Greater appreciation of the shared mechanisms should simplify understanding seemingly disparate diseases for clinicians and help them to recognize inflammation as a therapeutic target which the development of novel therapies is rendering actionable.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle