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Enregistrement W4400948013 · doi:10.1111/eci.14280

Inflammation unites diverse acute and chronic diseases

2024· review· en· W4400948013 sur OpenAlexaff
Peter Libby, Robin D. Smith, Eric J. Rubin, Marilyn K. Glassberg, Michael E. Farkouh, Robert S. Rosenson

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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

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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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