Aberrant expansion of CXCR5+ memory CD4 T cells in patients with systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
The protracted diagnostic period and variable disease presentation not only complicate diagnosing SLE but also the epidemiologic study of it.Coupled with the remitting and relapsing nature of the disease and the challenges in managing it, clinical research in lupus requires careful attention to study design, control selection, temporality, and many often overlooked issues in the analysis phase.Between "big data" and the impressive advances in the basic sciences, it is tempting to either oversimplify methods to take advantage of "big data" or overcomplicate because the problem itself is complicated.As we revisit the building blocks of epidemiologic research, we will uncover opportunities to move epidemiology and clinical research forward in SLE.Why do we care about effect modification and what is it?Why can we not just adjust for everything that we want to?And perhaps, most importantly, going back to the very beginning and asking ourselves: does this matter?During this talk we will discuss issues relating to case identification methods, potential biases associated with control selection, and return to the basics of epidemiologic research.Although we shall discuss these issues in the context of environmental (nongenetic) factors, these concerns extend across the worlds of observational data analysis, can impact randomized trials, and are relevant for all types of exposures and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».