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Enregistrement W2144511917 · doi:10.3899/jrheum.090271

Systemic Lupus Erythematosus in 6 Male Cocaine Users at Bellevue Hospital: Table 1.

2009· letter· en· W2144511917 sur OpenAlexvenueno aff
Tania L. Rivera, H. Michael Belmont, Gerald Weissmann

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2009
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLupus nephritisRheumatologyImmune dysregulationSystemic lupus erythematosusInternal medicineDiseaseImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Genetics, environment, and gender contribute to the pathogenesis of systemic lupus erythematosus (SLE). As in other autoimmune diseases, females are more often afflicted than males, with a ratio of 9:11. Sex hormones themselves have been held responsible for this imbalance, since SLE often flares during pregnancy and tends to remit after menopause2,3. The effect of cocaine on innate and acquired immunity has been extensively investigated. While cocaine modifies immune responses and is linked to an increased susceptibility to infections4, no association between cocaine use and the induction of SLE has been described. We describe 6 cases treated at the New York University Medical Center Bellevue Hospital, an institution often characterized as the “canary in the coal mine” of urban medicine5. In this tradition, we describe 6 men with SLE with chronic cocaine abuse and suggest possible mechanisms to explain an association between cocaine and SLE6. Patients’ characteristics are detailed in Table 1. Patient 1, a 25-year-old Hispanic man with a history of polysubstance abuse, including cocaine, was diagnosed with lupus nephritis that progressed to endstage renal disease … Address correspondence to Dr. T.L. Rivera, Department of Medicine, Division of Rheumatology, New York University School of Medicine, 301 East 17th Street, Room 1410, New York, NY 10003. E-mail: tania.rivera{at}nyumc.org.

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)0,001
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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