IgG4-related Diseases Including Mikulicz’s Disease and Sclerosing Pancreatitis: Diagnostic Insights
Notice bibliographique
Résumé
Since the first report of serum IgG4 elevation in sclerosing pancreatitis in 2001, various systemic disorders have been reported to elevate IgG4, and many names have been proposed from the perspective of the systemic condition. Despite similarities in the organs damaged in IgG4-related Mikulicz's disease and Sjögren's syndrome, there are marked clinical and pathological differences between the 2 entities. The majority of cases diagnosed with autoimmune pancreatitis in Japan are IgG4-related sclerosing pancreatitis, and it should be recognized that this is distinct from the Western type. Diagnosis of IgG4-related disease is defined by both elevated serum IgG4 (> 1.35 g/l) and histopathological features, including lymphocyte and IgG4+ plasma cell infiltration (IgG4+ plasma cells/IgG+ plasma cells > 50% on a highly magnified slide checked at 5 points). Differential diagnosis from other distinct disorders is necessary: these include sarcoidosis, Castleman's disease, Wegener's granulomatosis, lymphoma, cancer, and other existing conditions. The Japanese IgG4 research group has begun multicenter prospective studies to improve diagnostic criteria and treatment strategies.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».