Presence of autoantibodies against tubular and uveal cells in a patient with tubulointerstitial nephritis and uveitis (TINU) syndrome
Notice bibliographique
Résumé
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 ].
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».