Investigating the Interplay between Cardiovascular and Neurodegenerative Disease
Notice bibliographique
Résumé
Neurological diseases, including neurodegenerative diseases (NDDs), are the primary cause of disability worldwide and the second leading cause of death. The chronic nature of these conditions and the lack of disease-modifying therapies highlight the urgent need for developing effective therapies. To accomplish this, effective models of NDDs are required to increase our understanding of underlying pathophysiology and for evaluating treatment efficacy. Traditionally, models of NDDs have focused on the central nervous system (CNS). However, evidence points to a relationship between systemic factors and the development of NDDs. Cardiovascular disease and related risk factors have been shown to modify the cerebral vasculature and the risk of developing Alzheimer's disease. These findings, combined with reports of changes to vascular density and blood-brain barrier integrity in other NDDs, such as Huntington's disease and Parkinson's disease, suggest that cardiovascular health may be predictive of brain function. To evaluate this, we explore evidence for disruptions to the circulatory system in murine models of NDDs, evidence of disruptions to the CNS in cardiovascular disease models and summarize models combining cardiovascular disruption with models of NDDs. In this study, we aim to increase our understanding of cardiovascular disease and neurodegeneration interactions across multiple disease states and evaluate the utility of combining model systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».