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Enregistrement W2007147462 · doi:10.1055/s-2005-925469

Autoimmunity in Thrombotic Thrombocytopenic Purpura

2005· review· en· W2007147462 sur OpenAlexaff
Camillo Porta, Roberto Caporali, Carlomaurizio Montecucco

Notice bibliographique

RevueSeminars in Thrombosis and Hemostasis · 2005
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueComplement system in diseases
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRituximabThrombotic thrombocytopenic purpuraImmunologyAutoantibodyPlasmapheresisAutoimmunityADAMTS13ImmunosuppressionAntiphospholipid syndromePathogenesisAntibodyPlatelet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last few years, an autoimmune hypothesis for the pathogenesis of thrombotic thrombocytopenic purpura (TTP) has been proposed often, with variable success because of inconsistent supporting data. We are now aware that at least one subgroup of TTP patients does present with pathogenic autoantibodies (i.e, anti-ADAMTS13); this group consequently is a putative candidate for a curative treatment including plasma exchange (still the cornerstone of TTP treatment), together with corticosteroids or other immunosuppressants. Furthermore, for patients not responding to or relapsing following plasma exchange, the use of stronger immunosuppression (e.g., with the use of the anti-CD20 monoclonal antibody rituximab) should be considered as appropriate. Conversely, few data are actually available regarding the complex relationship between TTP and the antiphospholipid (aPL) syndrome, as well as other autoimmune diseases. Indeed, a correct differential diagnosis should be done on the basis of both different clinical presentations and autoantibody profile. At present, the presence of aPL antibodies should give evidence against a diagnosis of TTP, even though we cannot exclude that aPL antibodies may, in a minority of patients, be associated with a primary endothelial damage ultimately resulting in overt TTP.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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