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Enregistrement W9009826

Antioxidant therapy in human endocrine disorders.

2010· article· en· W9009826 sur OpenAlexaff
Saeid Golbidi, Ismail Laher

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxidative stressReactive oxygen speciesAntioxidantDiseaseBioinformaticsIntracellularMedicineBiologyPharmacologyCell biologyBiochemistryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reactive oxygen species (ROS) have deleterious or beneficial effects; this dual nature of ROS means that ROS act as intracellular signaling molecules and as defense mechanisms against micro-organisms. An overproduction of ROS results in oxidative stress, a deleterious process that damages cell structures, including lipids, proteins, and DNA. Oxidative stress plays a major role in various human disease states, including endocrine dysfunction. As a safeguard against oxidative stress, several endogenous nonenzymatic and enzymatic antioxidant systems exist. Antioxidants can delay or prevent oxidative stress and are widely used in the hope of maintaining health and preventing diseases. Although early studies suggested that antioxidant supplements promoted health, later clinical trials revealed that it may not be true in all cases. In this article, we provide a brief review of the pathophysiologic aspects of oxidative stress in a number of the most commonly human endocrionopathies (diabetes, male and female infertility and thyroid diseases) and review the therapeutic potentials of existing antioxidant strategies. We focus on human clinical trials and discuss the implications of their results. Based on the data reported so far, we conclude that the results reported challenge us to design better antioxidant trials in future, with a particular emphasis on identifying 1) appropriate doses 2) selecting the right populations 3) treating for optimal durations and 4) specific intracellular targeting mechanisms.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,372

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations67
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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