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Enregistrement W4403300830 · doi:10.1002/em.22631

AOP Report: Development of an adverse outcome pathway for deposition of energy leading to bone loss

2024· review· en· W4403300830 sur OpenAlexafffund
Snehpal Sandhu, Mitchell Keyworth, Syna Karimi‐Jashni, Dalya Alomar, Ben J. Smith, Tatiana Kozbenko, Stephen B. Doty, Robyn Hocking, Nobuyuki Hamada, Robert J. Reynolds, Ryan T. Scott, Sylvain V. Costes, Afshin Beheshti, Carole L. Yauk, Ruth C. Wilkins, Vinita Chauhan

Notice bibliographique

RevueEnvironmental and Molecular Mutagenesis · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyHealth Canada
Mots-clésAdverse Outcome PathwayAdverse effectDeposition (geology)BiologyMedicineEnvironmental healthGeneticsIntensive care medicineToxicologyInternal medicineComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone loss, commonly seen in osteoporosis, is a condition that entails a progressive decline of bone mineral density and microarchitecture, often seen in post-menopausal women. Bone loss has also been widely reported in astronauts exposed to a plethora of stressors and in patients with osteoporosis following radiotherapy for cancer. Studies on mechanisms are well documented but the causal connectivity of events to bone loss development remains incompletely understood. Herein, the adverse outcome pathway (AOP) framework was used to organize data and develop a qualitative AOP beginning from deposition of energy (the molecular initiating event) to bone loss (the adverse outcome). This qualitative AOP was developed in collaboration with bone loss research experts to aggregate relevant findings, supporting ongoing efforts to understand and mitigate human system risks associated with radiation exposures. A literature review was conducted to compile and evaluate the state of knowledge based on the modified Bradford Hill criteria. Following review of 2029 studies, an empirically supported AOP was developed, showing the progression to bone loss through many factors affecting the activities of bone-forming osteoblasts and bone-resorbing osteoclasts. The structural, functional, and quantitative basis of each proposed relationship was defined, for inference of causal changes between key events. Current knowledge and its gaps relating to dose-, time- and incidence-concordance across the key events were identified, as well as modulating factors that influence linkages. The new priorities for research informed by the AOP highlight areas for improvement to enable development of a quantitative AOP used to support risk assessment strategies for space travel or cancer radiotherapy.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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