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Enregistrement W516190 · doi:10.18632/aging.100081

Ionizing radiation and aging: rejuvenating an old idea

2009· review· en· W516190 sur OpenAlexafffund
Richard B. Richardson

Notice bibliographique

RevueAging · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalMcMaster UniversityMcGill UniversityArizona State University
Mots-clésIonizing radiationPremature agingHormesisDiseaseTelomereMedicineLongevityDiabetes mellitusRadiation exposurePhysiologyLife spanOxidative stressBiologyBioinformaticsGerontologyPathologyGeneticsInternal medicineEndocrinologyIrradiationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews the contemporary evidence that radiation can accelerate aging, degenerative health effects and mortality. Around the 1960s, the idea that ionizing radiation caused premature aging was dismissed as the radiation-induced health effects appeared to be virtually confined to neoplasms. More recently, radiation has become associated with a much wider spectrum of age-related diseases, including cardiovascular disease; although some diseases of old age, such as diabetes, are notably absent as a radiation risk. On the basis of recent research, is there a stronger case today to be made linking radiation and aging? Comparison is made between the now-known biological mechanisms of aging and those of radiation, including oxidative stress, chromosomal damage, apoptosis, stem cell exhaustion and inflammation. The association between radiation effects and the free-radical theory of aging as the causative hypothesis seems to be more compelling than that between radiation and the nutrient-sensing TOR pathway. Premature aging has been assessed by biomarkers in calorie restriction studies; yet, biomarkers such as telomere erosion and p16(INK4a) are ambiguous for radiation-induced aging. Some animal studies suggest low dose radiation may even demonstrate hormesis health benefits. Regardless, there is virtually no support for a life span extending hypothesis for A-bomb survivors and other exposed subjects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations136
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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