Notice bibliographique
Résumé
Transplantation is an important and, in most cases, the only available therapeutic option for saving the lives of patients with end-stage organ failure. Furthermore, transplantation is recognized as one of the major medical achievements over the last half century. Despite outstanding short-term graft and patient survival rates, organ transplantation continues to face several major challenges. These include a severe shortage of donor grafts, poor long-term graft survival resulting from chronic vascular rejection, and major side effects from long-term immunosuppressive therapy required for prevention of rejection. Over the next several years, it will be imperative to develop novel solutions to these challenges in organ transplantation. Increasing the availability and quality of organs for transplantation will reduce patient death while on the waiting list and facilitate long-term graft survival after transplantation. Further understanding of the molecular mechanisms of cell activation has led to the discovery of additional new immunosuppressive agents that can now be used to allow individualization of immunosuppressive therapy. There is also a need to develop new strategies to monitor the use of immunosuppressive agents to reduce the incidence and severity of renal and cardiovascular toxicity and the increased incidence of cancer in transplant patients. Inducing a state of transplantation tolerance (graft acceptance without requirement for long-term immunosuppression) further offers the hope of improving the longevity of transplanted organs and the quality of life resulting from avoidance of significant side effects associated with immunosuppressive therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,017 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».