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Enregistrement W2097932494 · doi:10.3899/jrheum.100124

Anti-RNA Polymerase III Antibodies as a Risk Marker for Early Gastric Antral Vascular Ectasia (GAVE) in Systemic Sclerosis

2010· letter· en· W2097932494 sur OpenAlexvenueno aff
Angela Ceribelli, Ilaria Cavazzana, Paolo Airó, Franco Franceschini

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2010
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGastric antral vascular ectasiaMedicineEctasiaAntibodyPathologyGastroenterologyInternal medicineImmunologyEndoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We read with the greatest interest the recent article by Ingraham et al, on predictors of gastric antral vascular ectasia (GAVE) in systemic sclerosis (SSc) In a series of 28 patients with GAVE, only 1 patient was positive for anti-topoisomerase I (topo I), whereas 1 patient had anti-RNA polymerase III (RNAP III) antibodies, and 4 (all with rapidly progressive diffuse cutaneous involvement) had a speckled antinuclear antibody (ANA) pattern. These 4 patients were not tested for anti-RNAP III antibodies, but the authors considered likely that the patients in this group would have anti-RNAP III because of their typical clinical appearance and the absence of anti-topo I. They also reported that, in their clinical practice, another 4 patients with diffuse cutaneous SSc and GAVE were found to be anti-RNAP III positive. For these reasons, they raised the suggestion that anti-RNAP III antibodies may act as predictors for early development of GAVE in SSc patients 1 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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