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Enregistrement W2077342035 · doi:10.1007/s10227-004-2003-6

Incorporating Biologics into the Treatment of Psoriasis

2004· review· en· W2077342035 sur OpenAlexaff
Harvey Lui, Richard G. Langley, Yves Poulin, Aditya K. Gupta, Wayne Carey, Lyn Guenther, Gordon E. Searles, John Toole, Charles Lynde, Wayne Gulliver, Kirk Barber

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2004
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsoriasisDermatologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current systemic therapies for psoriasis affect hyperkeratinization 1 or nonspecifically suppress the immune system. 2 While these therapies are effective in the treatment of psoriasis and have been in use for years, they each have specific limitations. Many current systemic therapies are associated with cumulative toxicities such as end organ damage, cancer, and teratogenesis, thus limiting their long-term use for managing psoriasis. 3 There is a significant, yet unmet need for therapy that is effective and well-tolerated without an attendant risk for systemic toxicity. 4 To help fulfill this need, the emerging generation of novel psoriasis therapies includes specific biologic agents (mainly protein-based therapies such as antibodies, fusion proteins, or recombinant cytokines) 5 that target the pathological effects of T-cells directly. 4 In some instances, these agents may be expected to induce long-lasting remissions with a favorable safety profile over currently available conventional therapies. 2 In determining the role of biologics in the treatment of psoriasis, it is necessary to understand the modes of action and potential advantages of biologics relative to the current systemic therapies. It is also appropriate to consider the profile of patients who would benefit from biologic therapy.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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