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Enregistrement W2057525930 · doi:10.3899/jrheum.141081

Still Trying to Understand Methotrexate

2014· letter· en· W2057525930 sur OpenAlexvenueno aff
Joel M. Kremer

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsoriasisMethotrexateRheumatoid arthritisJanus kinaseLeflunomideDrugArthritisIntensive care medicineBioinformaticsPharmacologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A classic and often quoted mode of progress in medical therapeutics is the connection from bench to bedside. In fact, many of our potent new therapeutic agents such as biologic drugs and Janus kinase inhibitors have been made possible because of biologic and mechanistic insights leading to these new treatments for complex autoimmune diseases. But what about research that evolves in the opposite direction? That is, first comes the observation of a particular clinical response phenomenon and then researchers circle back and try to determine what is driving the phenotypic patterns that are observed in the clinic. This is actually what has occurred with research into the possible mechanisms of action of methotrexate (MTX). This amazing drug has been in use for more than 60 years. It was a designer agent for the purpose of competing with intracellular reduced folates, ubiquitous cofactors for a host of critical enzymatic activities. The rationale was that if MTX could fool the cell into uptake, because of its resemblance to the necessary folate substrate, this Trojan horse could then interfere with normal function and serve as a useful tool for oncologists to use against various cancers. But before too long the drug was used for rapidly proliferating cutaneous cells (psoriasis) and then anecdotal, and later focused, studies to treat various forms of arthritis in the 1970s and 1980s. Clinicians were desperate for effective drugs that worked for challenging conditions such as psoriasis, as well as psoriatic and rheumatoid arthritis (RA). Thus, MTX had been used for years before its precise mechanism of action was understood, or how that … Address correspondence to Dr. J.M. Kremer, Center for Rheumatology, 1367 Washington Ave., Albany, New York 12206, USA. E-mail: jkremer{at}joint-docs.com

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,009

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,271 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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