Notice bibliographique
Résumé
Targeted therapeutic agents have changed the landscape of therapy in rheumatoid arthritis (RA). They have also provided valuable insights into the utility of animal models for development of targeted therapies, clinical trial design, pharmacodynamics, immunobiology and key pathogenic elements of disease. Studies of chimeric anti-CD4 monoclonal antibodies in RA demonstrated the need for pre-clinical studies to more closely approximate the human therapeutic paradigm as well as the importance of synovium as an appropriate pharmacodynamic window to predict efficacy and adverse side effects of the agents. Targeted therapies have been instructive in discerning the importance of TNF, IL-1, IL-6, IL-15 and RANKL in the pathological process themselves, such as the uncoupling of inflammation and structural damage. Current trends in the use of targeted therapeutics include aggressive earlier use, combination with methotrexate, use in moderate rather than severe disease, tight control as well as induration and maintenance regimes. Despite therapeutic advances with target therapies a number of unmet needs exist, including a low remission rate, cost and inadequate access as well as the lack of biomarkers to predict response and safety concerns. Despite this, target therapies have revolutionized the treatment of RA. In addition to having a substantial effect on clinical outcomes, a number of valuable lessons have been learned. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,013 |
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 ».