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Enregistrement W2052714534 · doi:10.1111/j.1440-1827.2006.01944.x

Downregulation of a pathogenic autoantibody response by IgM autoantibodies directed against the nephritogenic antigen in slowly progressive Heymann nephritis

2006· article· en· W2052714534 sur OpenAlexaff
Chad Cole, René Lafrenière

Notice bibliographique

RevuePathology International · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoantibodyAntigenImmunologyNephritisImmune systemGlomerulonephritisProteinuriaAntibodyLupus nephritisImmunoglobulin GAutoimmune diseaseMedicineKidneyDiseasePathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study was to find out if a new modified vaccination technique would be effective in downregulating immunopathological events during the course of an experimental autoimmune kidney disease (which is morphologically and functionally similar to Heymann nephritis) called 'slowly progressive Heymann nephritis' (SPHN). We have shown that the pathogenic IgG autoantibody (aab)-induced experimental autoimmune kidney disease process can be downregulated early on as well as during the chronic progressive phase, when rats were restimulated. The IgM aab, resulting from stimulation by immune complexes made up of rat kidney fraction 3 (rKF3) antigen and rat anti-rKF3 IgM antibody in antigen excess (MIC), can greatly diminish pathogenic aab production by removing or blocking nephritogenic antigens. Reduced IgG aab production limits the formation of damaging immune complexes (IC) in the glomeruli and development of proteinuria. At the end of the experiment 60% and 80% of the MIC-treated groups had no pathogenic IgG aab in their circulation, while all the untreated SPHN rats had high levels of IgG aab associated with disease progression manifesting in increased proteinuria and severe immune complex glomerulonephritis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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