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Enregistrement W4401967163 · doi:10.1002/9781394238071.ch15

Molecular Mechanisms of Flavonoids in Chronic Metabolic Diseases and Path to Clinical Trials

2024· other· en· W4401967163 sur OpenAlexaff
Mahnoor Zafar, Neelum Gul Qazi, Waqas Nawaz, Muhammad Imran Khan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacological Effects of Natural Compounds
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPath (computing)Clinical trialMedicineComputational biologyBioinformaticsBiologyIntensive care medicineComputer scienceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book chapter provides a comprehensive insight into the molecular mechanisms of flavonoids and their essential contribution in the management and treatment of chronic metabolic diseases. The effect of flavonoids on metabolic pathways at the molecular level is explored in detail along with their potential to influence the progression of a disease. Furthermore, it explores the components of dosage administration and delivery systems and seeks a balanced clinical outcome and avoids potential toxic effects associated with the use of flavonoids. Specific strategies for measuring and mitigating these risks are discussed, emphasizing the need for a careful balance between safety and efficacy. The chapter also addresses the way to take flavonoids from preclinical investigations in an animal model and an in vitro model to clinical trials. This will assist in identifying potential hurdles and providing valuable insights to hasten the transition from bench to bed. Overall, this chapter provides an important reference to researchers, clinicians, pharmacologists, and the herbal medicine field by highlighting the promising role of flavonoids in combating chronic metabolic diseases. It critically outlines the various steps needed for effective translation of flavonoid research into clinical practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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