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Enregistrement W2137450914 · doi:10.3899/jrheum.101350

Immunologic Reconstitution After Rituximab in Systemic Lupus Erythematosus: Why Should We Care?

2011· letter· en· W2137450914 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer H. Anolik

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2011
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLupus Research AllianceGenentechAmgenLupus Research Institute
Mots-clésMedicineRituximabImmunologyB cellRheumatoid arthritisRheumatologyCD80Systemic lupus erythematosusBelimumabAutoimmunityDiseaseCD40Internal medicineLymphomaB-cell activating factorCytotoxic T cellImmune systemAntibodyIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is great interest in the role of B cells in autoimmune inflammatory diseases, running the spectrum from traditionally viewed B cell-centric diseases such as systemic lupus erythematosus (SLE) to rheumatoid arthritis (RA) to conventionally viewed T cell-mediated conditions such as multiple sclerosis. Although there is controversy regarding the place of B cell depletion in the SLE treatment armamentarium given the failure of 2 recent placebo-controlled trials (EXPLORER and LUNAR)1, this therapy is still used in the rheumatology community, particularly for refractory disease. Given the variability in response, I would argue that it is even more critical to understand how B cell depletion is efficacious and whether there are subsets of patients who will respond particularly well to B cell approaches as opposed to other treatment modalities. The article by Iwata and colleagues2 in this issue of The Journal examines changes in peripheral blood B and T cells longitudinally in 10 patients with active SLE treated with rituximab and attempts to correlate these changes with clinical response and relapse. A central finding is that prolonged remissions (in 8/10 patients) are associated with prolonged reductions in the fractions of both memory B and T cells, as well as downregulation of activation markers, including CD80 on B cells and CD40L, CD69, and inducible costimulator (ICOS) on T cells. An unfortunate omission is the absence of flow cytometry analysis in the 2 nonresponders. Other limitations of their study include the small numbers of patients studied, the limited T cell analyses (no T regulatory or T helper cell data), and incomplete definition of B cell subsets, with a notable lack of … Address correspondence to Dr. Anolik. E-mail: jennifer_anolik{at}urmc.rochester.edu

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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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