Molecular mechanisms and treatment strategies for Dupuytren’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Molecular mechanisms and treatment strategies for Dupuytren’s disease David B O’Gorman1,2,3,4, Linda Vi1,2,5, Bing Siang Gan1,2,3,5,61Cell and Molecular Biology Laboratory, 2The Hand and Upper Limb Centre, St. Joseph’s Health Care London, Schulich School of Medicine and Dentistry, 3Departments of Surgery, 4Biochemistry, 5Physiology and Pharmacology, 6Medical Biophysics, The University of Western Ontario, London, OT, CanadaAbstract: Dupuytren’s disease (DD) is a common disease of the hand and is characterized by thickening of the palmar fascia and formation of tight collagenous disease cords. At present, the disease is incurable and the molecular pathophysiology of DD is unknown. Surgery remains the most commonly used treatment for DD, but this requires extensive postoperative therapy and is associated with high rates of recurrence. Over the past decades, more indepth exploration of the molecular basis of DD has raised the hopes of developing new treatment modalities. This paper reviews the clinical presentation and molecular pathophysiology of this disease, as well as current and emerging treatment. It also explores the implications of new findings in the laboratory for future treatment.Keywords: Dupuytren’s contracture, Dupuytren’s disease, fibrosis
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».