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Enregistrement W2016442280 · doi:10.1097/hco.0b013e32802bf772

New advances in antirejection therapy

2007· review· en· W2016442280 sur OpenAlexaff
Michael Chan, Glen J. Pearson

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineAzathioprineHeart transplantationTacrolimusRituximabTransplantationImmunologySurgeryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The prevention and treatment of rejection have been the major focus of clinical and research studies since the inception of heart transplantation. Recent improvement in survival after transplant has been in large part due to continued advancement in antirejection therapies. RECENT FINDINGS: The combination of steroids/cyclosporine/azathioprine has been widely used since the early 1980s. The last decade has seen the increasing use of the drugs mycophenolate mofetil and tacrolimus. Newer agents such as target of rapamycin protein inhibitors and anti-interleukin-2 inhibitors have come under intense research recently, and may play a significant role in heart transplantation. Further study is required for agents such as rituximab. With the recent introduction of a new grading of cardiac allograft rejection, controversy remains over when rejection should be treated and which agents should be used. SUMMARY: Use of newer proven antirejection drugs has reduced rejection and improved survival after heart transplantation. Rejection and side effects from these drugs are still major problems, however; therefore continued research in this area is required.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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