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Enregistrement W4409887536 · doi:10.3390/dairy6030022

The Calci-Inflammatory Network: A Paradigm Shift in Understanding Milk Fever

2025· article· en· W4409887536 sur OpenAlexaff
Burim N. Ametaj

Notice bibliographique

RevueDairy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationCalciumLipopolysaccharideImmune systemMedicineCalcium-sensing receptorLimitingHomeostasisDiseaseImmunologyCalcium metabolismEndocrinologyInternal medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review highlights a paradigm shift in our understanding of hypocalcemia during milk fever by introducing the concept of the Calci-Inflammatory Network. Traditionally viewed as a pathological deficiency necessitating rapid correction (e.g., through calcium borogluconate infusions or dietary adjustments like dietary cation-anion difference), periparturient hypocalcemia is reinterpreted here as an adaptive, protective response. Within this new framework, reduced circulating calcium levels may help temper systemic inflammation by limiting lipopolysaccharide (LPS) aggregation and curbing excessive macrophage activation. The review discusses how calcium signaling, the calcium-sensing receptor (CaSR), and immune cell functions adapt under hypocalcemic conditions to modulate inflammatory processes. This integrated perspective not only redefines the role of hypocalcemia but also proposes the Calci-Inflammatory Network as a novel concept through which we can understand how changes in calcium homeostasis mitigate inflammatory cascades—potentially lowering the incidence of periparturient diseases and enhance overall cow health and farm productivity. Future research should investigate the long-term effects of hypocalcemia, the environmental influences on this Calci-Inflammatory Network, and their collective impact on disease susceptibility and inflammation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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