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Enregistrement W2137975199 · doi:10.1086/322806

Prolactin and NK Cells in Maternal Malaria

2001· letter· en· W2137975199 sur OpenAlexaff
Roy Douglas Pearson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2001
Typeletter
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive System and Pregnancy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalariaProlactinImmunologyVirologyMedicineBiologyEndocrinologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor—The important finding of the selective absence of NK cells in maternal malaria, as reported by Ordi et al. [1], is one more piece in the growing puzzle concerning malaria in pregnancy. To those researchers who are interested in maternal malaria, it has occurred to many of them recently that there must be more to the story than just chondroitin sulfate A. Another interesting bit of information was the recent report by Diagne et al. [2], which showed that pregnant women are more susceptible to malaria during their second and third trimesters and ⩽60 days postpartum There may be a connection that is not immediately obvious between these two recent studies. First, it should be remembered that, starting at the second trimester and continuing through to the postpartum period (lactation), increased pulsatile levels of prolactin are witnessed. Second, prolactin has two hats—in the endocrine literature, it is considered to be a hormone, but, to immunologists, it is now being viewed as a cytokine. Montero et al. [3] recently pointed out that prolactin acts on NK cells to induce their differentiation to prolactin-activating killer (PAK) cells Remarkably, there has been only one brief mention of prolactin (elevated) in all the literature on malaria [4] (searching MEDLINE and Web of Science). It would be interesting to know whether PAK cells are also absent in maternal malaria

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0150,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations3
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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