MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4409963331 · doi:10.1139/cjpp-2025-0004

The calcium-sensitive receptor in the pathogenesis of sepsis

2025· review· en· W4409963331 sur OpenAlexvenueno aff
Bin Yu, Xuelian Li, Yang Li, Cheng Han, Jun Tan, Xiaoyan Yu, Min Li, Zhe Xu, Xiongying Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSepsisOrgan dysfunctionPathogenesisCalcium-sensing receptorReceptorMedicineSignal transductionImmunologyBiologyBioinformaticsCalciumInternal medicineCell biologyCalcium metabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sepsis is an organ dysfunction caused by the body's dysfunctional response to infection, which is one of the most important causes of death in critically ill patients. It is characterized by high morbidity, high mortality, and high treatment costs. Currently, the treatment of sepsis relies mainly on supportive therapy, and there is a lack of targeted intervention ways. Studying the pathogenesis of sepsis and exploring new therapeutic targets are of great theoretical and clinical importance. Calcium-sensitive receptor (CaSR) is a cell membrane receptor belonging to the family of G protein-coupled receptors and is widely distributed in various tissues and organs. Research indicates that CaSR plays a role in mitigating sepsis-induced organ dysfunction, exhibiting tissue-specific protective effects in certain tissues while inducing inflammatory responses in others. Elucidating these dual effects and the underlying signaling pathways could facilitate the development of targeted therapies for sepsis-related organ damage. This review summarizes recent literature and evidence on CaSR signaling in sepsis-induced organ dysfunction. In addition, we provide an up-to-date schematic of the most important and likely molecular signaling pathways associated with CaSR in sepsis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,315
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology→Même sujetReceptor Mechanisms and Signaling→Travaux en français237 207→