Notice bibliographique
Résumé
Evidence that environmental factors play an important role in the etiology of multiple sclerosis (MS) has grown rapidly over the last few years. In particular, a role for the Epstein-Barr virus (EBV) has been gaining credibility and momentum on the crest of robust epidemiologic data demonstrating an extremely low MS risk among the noninfected,1 a strong correlation between serum antibody titers to the EBV nuclear antigen-1 and future risk of developing MS in both adult and pediatric onset disease,2–6 and a twofold to threefold increase in MS risk following the occurrence of infectious mononucleosis,7,8 a common clinical manifestation of a late primary EBV infection. More recently, in the longitudinal follow-up of a large cohort of EBV-negative young adults, MS was observed to occur only after EBV infection.9 Over the years, lack of convincing evidence of EBV within the CNS10–12 of patients with MS suggested that indirect mechanisms mediated any pathogenic effect of EBV.13 The indirect mechanisms posited are varied, including T-cell activation potentially through molecular mimicry or transactivation of a superantigen, a class of antigens that can activate large populations of T cells nonspecifically14–16; infection and chronic activation of autoreactive B cells17; or induction and presentation of antigens such as α-β crystalline, a stress protein that is a major putative target of CD4+ T-cell immunity in MS.18 In 2007, however, Serafini et al.19 reported in a study of 22 MS brains that numerous B cells in ectopic meningeal follicles (collections of immune cells which recapitulate some architectural features of lymph node follicles) and in perivascular infiltrates were positive by in situ hybridization for EBV RNA transcripts (EBER) and by immunohistochemistry for EBNA-2 and LMP-1, 2 EBV latent proteins …
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,004 |
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 ».