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Enregistrement W2059081744 · doi:10.14785/lpsn-2014-0019

Immunodeficiencies with hypergammaglobulinemia: a review

2014· review· en· W2059081744 sur OpenAlexaffvenue
Julia Upton

Notice bibliographique

RevueLymphoSign Journal · 2014
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunologyAutoimmunityHypergammaglobulinemiaMedicineMalignancyPrimary immunodeficiencyImmune dysregulationImmunodeficiencyCommon variable immunodeficiencyAntibodyImmune systemPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary immunodeficiencies (PID) can present with recurrent infections, autoimmunity, inflammation, or malignancy and each of these conditions can be associated with elevated immunoglobulin. A high level of immunoglobulin G (IgG) is an uncommon finding, especially in pediatrics, and does not rule out primary immunodeficiency. Deficiencies in varied aspects of immune response have been described with high IgG. Reported PID conditions with elevated IgG include defects in humoral, cellular, and innate immunity. Some of these immunodeficiencies can have fatal outcomes, some require hematopoetic stem cell transplantation, and some require systemic medications. The mechanisms driving elevated IgG are not well understood, but in some cases abnormal cytokine production has been proposed. The evaluation of a patient with high IgG is guided by the patient's history and a physical examination, with special attention to autoimmunity in pediatrics and malignancy and liver disease in adults. In the setting of autoimmunity, chronic gastrointestinal disease, or chronic infections, the measurement of specific antibodies to evaluate the function of the IgG should be considered. An increased appreciation of elevation in IgG reflecting immune dysregulation may lead to earlier PID diagnoses.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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