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Enregistrement W1981300764 · doi:10.2337/db14-0510

Is Type 1 Diabetes “Going Viral”?

2014· letter· en· W1981300764 sur OpenAlexaff
Sarah J. Richardson, Marc S. Horwitz

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnterovirusImmunologyDiseaseType 1 diabetesEtiologyGenetic predispositionAutoimmunityDiabetes mellitusCohortMedicineCytomegalovirusIncidence (geometry)BiologyVirologyViral diseaseVirusImmune systemHerpesviridaeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although genetic predisposition to type 1 diabetes (T1D) is a key risk factor, it does not explain the recent and rapid rise in incidence of the disease, particularly among children under the age of 5 (1). Changes in the environment and/or how individuals respond to these changes are now widely believed to be responsible for the recent increases in T1D. While viruses have been hypothesized to have an etiological role in T1D for more than five decades, definitive proof has not yet materialized. Nonetheless, a number of candidate viruses have been proposed, including enteroviruses, rotaviruses, herpesviruses, cytomegalovirus, and endogenous retroviruses (2). The strongest and most clinically significant associations point to enterovirus infection. A recent meta-analysis of 26 studies that assessed enteroviral infection using both molecular and immunological assays showed that compared with nondiabetic control subjects, the likelihood of finding evidence of enterovirus is 10-fold higher in T1D patients and fourfold higher in individuals with diabetes-related autoimmunity (3). Despite this evidence, important questions remain. These include whether a viral infection is causal in the development of T1D, whether it acts to accelerate the onset of disease in individuals in whom the process of β-cell destruction has already been initiated, or whether it is simply present because individuals with diabetes are more susceptible to infection. Two articles published in this issue of Diabetes help to address these questions. Ferreira et al. (4) and Kallionpaa et al. (5) used peripheral blood samples from two longitudinal birth cohorts—the BABYDIET cohort (6) and the Finnish Type 1 Diabetes Prediction and Prevention (DIPP) study (7), respectively. Both studies monitored development of diabetes-related autoantibodies as well as the onset of T1D in “at-risk” populations, thereby enabling access to samples …

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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