Adipokine Mediators of Inflammation and Cardiometabolic Comorbidity in Rheumatoid Arthritis: Is There a Master Adipokine?
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how immune cells interact with adipocytes to induce the downstream consequences of obesity (i.e., insulin resistance, hepatic steatosis, atherosclerosis, just to name a few) is among the most active areas of current interest among obesity researchers. In fact, that white adipose tissue has secretory capacity is a relatively recent concept. In the early 1990s it was recognized that tumor necrosis factor-α (TNF-α) and leptin are expressed by adipocytes in proportion to adipose tissue mass and that they possess diverse autocrine and paracrine functions relating to energy metabolism and the neurohormonal regulation of feeding impulses1,2. Since then, dozens of secreted adipocyte products have been identified3. That many proteins termed “adipokines” overlap those considered central to the inflammatory pathobiology of rheumatoid arthritis (RA) is of particular interest to RA researchers. Adipocytes secrete inflammatory cytokines [TNF-α, interleukin 1β (IL-1β), IL-6], chemokines (monocyte chemoattractant protein-1), acute-phase reactants (serum amyloid A), and others that parallel the expression profiles of inflamed synovium4. Adipokine expression is potentiated through activated macrophages and T lymphocytes within adipose tissue, and represents an additional parallel to the processes occurring in RA synovitis. Interestingly, many obesity-related complications are also present in patients with RA, even among those who are not obese. Cardiovascular disease (CVD) event … Address correspondence to Dr. Giles; E-mail: jtg2122{at}columbia.edu
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».