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Enregistrement W2022387905 · doi:10.4161/viru.24530

Biomarkers of endothelial activation/dysfunction in infectious diseases

2013· review· en· W2022387905 sur OpenAlexaff
Andrea Page, W. Conrad Liles

Notice bibliographique

RevueVirulence · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunologyEndothelial dysfunctionEndothelial activationSepsisVon Willebrand factorDengue feverThrombomodulinBiologyEndotheliumSeptic shockEndothelial stem cellPathogenesisContext (archaeology)MedicineInflammationPlateletInternal medicineThrombin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endothelial dysfunction contributes to the pathogenesis of a variety of potentially serious infectious diseases and syndromes, including sepsis and septic shock, hemolytic-uremic syndrome, severe malaria, and dengue hemorrhagic fever. Because endothelial activation often precedes overt endothelial dysfunction, biomarkers of the activated endothelium in serum and/or plasma may be detectable before classically recognized markers of disease, and therefore, may be clinically useful as biomarkers of disease severity or prognosis in systemic infectious diseases. In this review, the current status of mediators of endothelial cell function (angiopoietins-1 and -2), components of the coagulation pathway (von Willebrand Factor, ADAMTS13, and thrombomodulin), soluble cell-surface adhesion molecules (soluble E-selectin, sICAM-1, and sVCAM-1), and regulators of vascular tone and permeability (VEGF and sFlt-1) as biomarkers in severe infectious diseases is discussed in the context of sepsis, E. coli O157:H7 infection, malaria, and dengue virus infection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations276
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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