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Enregistrement W2000949334 · doi:10.1111/j.1440-1827.2006.02000.x

Effect of rat kidney fraction 3 (rKF3) antigen and specific IgM antibody against rKF3 on the progression of slowly progressive Heymann nephritis

2006· article· en· W2000949334 sur OpenAlexaff
A. Z. Barabas, Chad Cole, Aron Nicholas Barabas, René Lafrenière

Notice bibliographique

RevuePathology International · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoantibodyAntigenKidneyProteinuriaNephritisAntibodyMedicineImmune systemImmunologyLupus nephritisKidney diseasePathologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study was to find out if specific IgM (M) antibody (directed against rat kidney fraction 3 (rKF3)) or rKF3 antigen were able to influence disease progression in an experimental autoimmune kidney disease called slowly progressive Heymann nephritis (SPHN). The level of circulating autoantibodies (aabs) and the morphological and functional changes to the kidney were studied in six groups of rats. All of the treatment components (except post-treatment with M) used in the SPHN pre- and post-treated rats and post-treated-only rats had measurable beneficial effects (even during restimulation with the chemically modified renal antigen, 22 weeks after the induction of the disease) as demonstrated by diminished pathogenic IgG aab production, less severe kidney lesions, and proteinuria reductions. The injected rKF3 minimized progression best in this experiment, especially when administered in a pre- and post-treatment regimen. It is thought that the effect of rKF3 in the reduced progression of SPHN was due to increased production of specific IgM aabs, which in turn limited pathogenic aab production and continuous buildup of immune complexes in the glomeruli by facilitating removal or blockage of nephritogenic autoantigens from the circulation.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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