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Enregistrement W2142809909 · doi:10.1093/ndt/gfm890

Presence of autoantibodies against tubular and uveal cells in a patient with tubulointerstitial nephritis and uveitis (TINU) syndrome

2007· article· en· W2142809909 sur OpenAlexaff
L. Abed, Aïcha Mérouani, Élie Haddad, Geneviève Benoît, Luc L. Oligny, Hervé Sartelet

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNephrotoxicity and Medicinal Plants
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUveitisAutoantibodyNephritisInterstitial nephritisImmunologyDermatologyPathologyInternal medicineKidneyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tubulointerstitial nephritis and uveitis (TINU) syndrome is characterized by acute tubulointerstitial nephritis with a favourable course and chronic recurrent uveitis. Since the first description in 1975 [ 1 ], more than 150 cases have been described in the literature [ 2 ]. Most of the patients with TINU syndrome are adolescents and young women, with a median age of onset of 15 (range 9 to 74) years. Renal tubulointerstitial infiltrates are primarily composed of activated lymphocytes, among which the helper/inducer T-cell subset is reported to be predominant [ 3,4 ]. In addition, TINU syndrome can be associated with granuloma in kidney or in another localization like bone marrow [ 1 , 5–7 ]. The pathogenesis of TINU syndrome remains unclear, but cell-mediated immunity, in particular delayed-type hypersensitivity, could play a large role in this disorder [ 8 ]. In addition, some studies suggest that uveitis and tubulointerstitial nephritis have a common immunological pathogenesis and so it was postulated that there may be a common antigenicity between renal and ocular tissues [ 3 , 9 ].

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations64
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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