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Enregistrement W4400948013 · doi:10.1111/eci.14280

Inflammation unites diverse acute and chronic diseases

2024· review· en· W4400948013 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Investigation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNIH Clinical CenterGenentechNational Institutes of HealthSanofiKowa CompanyXBiotechRegeneron PharmaceuticalsAmgenNational Heart, Lung, and Blood InstitutePfizerBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyNovo NordiskAmerican Heart Association
Mots-clésInflammationDiseaseChronic diseaseMedicineImmunologyBioinformaticsIntensive care medicineNeuroscienceBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,309 · 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