Determination of serologic and genetic markers aid in the determination of the clinical course and severity of patients with IBD
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade unprecedented progress has been made in advancing our understanding of the pathophysiology underlying inflammatory bowel disease (IBD). We now know that, at least in part, genetically determined defects in innate, and perhaps adaptive, immunity alter the way our mucosal immune system interacts with our resident bacterial flora.1 This dysregulated interaction leads to the (mal)adaptive immune response that is, in large part, responsible for the chronic inflammatory lesions, characteristic of patients with IBD. The seroreactivity to specific microbial antigens that can be seen in a subgroup of patients with IBD likely represents a surrogate measure of this adaptive immune response. Since reactivity to yeast oligomannan (anti-Saccharomyces cerevisiae antibody; ASCA) was first described in Crohn's disease (CD), the number of CD-specific antigens for which reactivity can be measured has expanded to include the Pseudomonas fluorescens-related protein (I2), Escherichia coli outer membrane-porin (OmpC), and CBir1 flagellin (CBir1).2,–5 In addition, since first described perinuclear antineutrophil cytoplasmic antibodies (pANCA) have emerged as an important marker of the immune response in patients with ulcerative colitis (UC) and patients with a colonic, UC-like CD phenotype.6,–8
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».