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Enregistrement W1987866391 · doi:10.1111/bjh.13081

Mechanisms of plasma non‐transferrin bound iron generation: insights from comparing transfused diamond blackfan anaemia with sickle cell and thalassaemia patients

2014· article· en· W1987866391 sur OpenAlexaff
John B. Porter, Patrick B. Walter, Lynne Neumayr, Patricia Evans, Sukhvinder S. Bansal, Maciej Garbowski, Marcela Weyhmiller, Paul Harmatz, John C. Wood, Jeffery L. Miller, Colleen Byrnes, Günter Weiß, Markus Seifert, Regine Grosse, Dagmar Grabowski, A Schmidt, Roland A. Fischer, Peter Nielsen, Charlotte M. Niemeyer, Elliott Vichinsky

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institutes of HealthGeorgia Clinical and Translational Science AllianceUniversity College LondonNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésHepcidinErythropoiesisTransferrinIneffective erythropoiesisDiamond–Blackfan anemiaTransferrin receptorMedicineImmunologyErythropoietinFerroportinAnemiaInternal medicineEndocrinologyBiologyBiochemistryGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In transfusional iron overload, extra-hepatic iron distribution differs, depending on the underlying condition. Relative mechanisms of plasma non-transferrin bound iron (NTBI) generation may account for these differences. Markers of iron metabolism (plasma NTBI, labile iron, hepcidin, transferrin, monocyte SLC40A1 [ferroportin]), erythropoiesis (growth differentiation factor 15, soluble transferrin receptor) and tissue hypoxia (erythropoietin) were compared in patients with Thalassaemia Major (TM), Sickle Cell Disease and Diamond-Blackfan Anaemia (DBA), with matched transfusion histories. The most striking differences between these conditions were relationships of NTBI to erythropoietic markers, leading us to propose three mechanisms of NTBI generation: iron overload (all), ineffective erythropoiesis (predominantly TM) and low transferrin-iron utilization (DBA).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations66
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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