Dr. Dessein, et al reply
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We thank Dr. Makrilakis and colleagues for their interest1 in our study of 236 patients with rheumatoid arthritis (RA) that documented a potential role of the adipokine chemerin in atherogenesis and cardiovascular disease (CVD) risk stratification2. Dr. Makrilakis, et al 1 reported on their own recent findings that interleukin 6 (IL-6) inhibition with tocilizumab (TCZ) in RA resulted in reduced chemerin concentrations, as well as decreased plasminogen activator inhibitor 1 levels (PAI-1)3 and arterial stiffness as estimated by the carotid-femoral pulse wave velocity (PWV)1; reductions in chemerin concentrations were associated with those of PAI-1 levels3 and decreases in carotid-femoral PWV1. In our investigation2, we had shown that not only excess was adiposity, but also disease activity and inflammatory markers were strongly related to chemerin concentrations. Taken together, our findings and those in the Makrilakis, et al study support the notion that chemerin may contribute to the reported link between inflammation and enhanced CVD risk in RA. Further, whereas greater … Address correspondence to Dr. P.H. Dessein, P.O. Box 1012, Melville 2109, Johannesburg, South Africa. E-mail: dessein{at}telkomsa.net
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».