Notice bibliographique
Résumé
Effective treatment with etanercept results from a congregation of immunological signaling and modulating roles played by tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha), a pervasive member of the TNF super-family of cytokines participating in numerous immunologic and metabolic functions. Macrophages, lymphocytes and other cells produce TNF as part of the deregulated immune response resulting in psoriasis or other chronic inflammatory disorders. Tumor necrosis factor is also produced by macrophages and lymphocytes responding to foreign antigens as a primary response to potential infection. Interference with cytokine signaling by etanercept yields therapeutic response. At the same time, interference with cytokine signaling by etanercept exposes patients to potential adverse events. While the efficacy of etanercept for the treatment of psoriasis is evident, the risks of treatment continue to be defined. Of the potential serious adverse events, response to infection is the best characterized in terms of physiology, incidence, and management. Rare but serious events: activation of latent tuberculosis, multiple sclerosis, lymphoma, and others, have been observed but have questionable or yet to be defined association with therapeutic uses of etanercept. The safe use of etanercept for the treatment of psoriasis requires an appreciation of potential adverse events as well as screening and monitoring strategies designed to manage patient risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».