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Enregistrement W2123501665 · doi:10.1186/s12916-015-0412-6

Why do patients get idiopathic pulmonary fibrosis? Current concepts in the pathogenesis of pulmonary fibrosis

2015· article· en· W2123501665 sur OpenAlexafffund
Pierre‐Simon Bellaye, Martin Kolb

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesCanadian Pulmonary Fibrosis FoundationFondation du SoufflePulmonary Fibrosis Foundation
Mots-clésMedicineIdiopathic pulmonary fibrosisPathogenesisDiseaseLungPulmonary fibrosisInterstitial lung diseasePopulationFibrosisImmunologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a devastating lung disease of unknown origin. Recent findings suggest that IPF results from multiple factors that eventually lead to interstitial lung injury. In the pathogenesis it is likely that complex relationships between genetic predispositions, environmental exposures, and lung infections promote the fibrotic processes causing IPF; it is this complexity and the multiplicity of causes that make the population and clinical course of IPF so heterogeneous. Thus, it is clear that one common factor driving IPF pathogenesis in all patients would be far too simplified of an understanding. In recent years, efforts have been made in finding therapeutic strategies that target disease progression rather than disease onset. The biochemical composition and abnormal stiffness of the matrix might be crucial in controlling the cellular phenotype in fibrotic lungs that promotes disease progression and persistence. Though there has been substantial progress in the IPF field in recent years, much more work is required in order to improve the prognosis associated with this disease.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations59
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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