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Enregistrement W2132990407 · doi:10.1186/1742-4933-9-23

CMV and Immunosenescence: from basics to clinics

2012· article· en· W2132990407 sur OpenAlexaff
Rafael Solana, Raquel Tarazona, Allison E. Aiello, Arne N. Akbar, Victor Appay, Mark Beswick, Jos A. Bosch, Carmen Campos, Sara Cantisán, Luka Čičin‐Šain, Evelyna Derhovanessian, Sara Ferrando‐Martínez, Daniela Frasca, Tamàs Fülöp, Sheila Govind, Beatrix Grubeck‐Loebenstein, Ann Hill, Mikko Hurme, Florian Kern, Anis Larbi, Miguel López‐Botet, Andrea B. Maier, Janet E. McElhaney, Paul Moss, Elissaveta Naumova, Janko Nikolich‐Žugich, Alejandra Pera, Jerrald L. Rector, Natalie E. Riddell, Beatriz Sánchez-Correa, Paolo Sansoni, Delphine Sauce, René A. W. van Lier, George C. Wang, Mark R. Wills, Maciej Zieliński, Graham Pawelec

Notice bibliographique

RevueImmunity & Ageing · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on AgingBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilUniversidad de Córdoba
Mots-clésImmunosenescenceCytomegalovirusImmunologyImmunityMedicineImmune systemVirologyBiologyVirusHerpesviridaeViral disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alone among herpesviruses, persistent Cytomegalovirus (CMV) markedly alters the numbers and proportions of peripheral immune cells in infected-vs-uninfected people. Because the rate of CMV infection increases with age in most countries, it has been suggested that it drives or at least exacerbates "immunosenescence". This contention remains controversial and was the primary subject of the Third International Workshop on CMV & Immunosenescence which was held in Cordoba, Spain, 15-16th March, 2012. Discussions focused on several main themes including the effects of CMV on adaptive immunity and immunosenescence, characterization of CMV-specific T cells, impact of CMV infection and ageing on innate immunity, and finally, most important, the clinical implications of immunosenescence and CMV infection. Here we summarize the major findings of this workshop.

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)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,312 · 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
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

Citations182
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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