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Enregistrement W1996872181 · doi:10.1097/aci.0000000000000010

Human primary immunodeficiencies causing defects in innate immunity

2013· review· en· W1996872181 sur OpenAlexafffund
Tiffany Wong, Joanne Yeung, Kyla J. Hildebrand, Anne Junker, Stuart E. Turvey

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Allergy and Clinical Immunology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaChild and Family Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInnate immune systemMedicineContext (archaeology)ImmunologyPrimary immunodeficiencyIntrinsic immunityAcquired immune systemImmune systemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: There have been exciting recent advances in identifying new mutations that cause human primary immunodeficiencies which impact innate immune defences. In this review, we will highlight the most important and influential advances published in the last 18 months related to the defects of the innate immune system. We will also provide clinical context to facilitate the incorporation of these discoveries into clinical practice. RECENT FINDINGS: We will specifically focus on three areas that have seen recent significant advances: defects in Toll-like receptor signalling that enhance susceptibility to viral infection, particularly herpes simplex encephalitis; defects in innate immunity that impact phagocyte function predisposing to mycobacterial infection; and the discovery of genes responsible for isolated congenital asplenia. SUMMARY: The field of innate immunodeficiency has benefited greatly from the recent improvements in genome sequencing technology and has advanced dramatically in the last 18 months. For clinicians confronted with patients with suspected innate immunodeficiency, these new discoveries not only increase the likelihood that a patient will receive a specific molecular diagnosis and tailored therapy, but also add significant complexity to the diagnostic workup. Future challenges will include identifying accurate, cost-effective diagnostic approaches to these novel immunodeficiencies, so these impressive advances in our understanding of innate immunity can be translated into improved health outcomes for our affected patients and their families.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,289 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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