MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2157137563 · doi:10.1002/hep.28299

Reply

2015· letter· en· W2157137563 sur OpenAlexaff
Kathie Béland, Fernando Álvarez

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegulatory B cellsImmunologyPathogenesisPopulationBiologyB cellEffectorMedicineInterleukin 10CytokineAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potential conflict of interest: Nothing to report. B cells are a diverse and multifaceted cell population comprising both regulatory and effector cells. This diversity could allow B cells to be both friend and foe in autoimmune hepatitis (AIH). Similar to CD4+ T cells, which can be either T‐helper or regulatory T cells, B‐cell subpopulations can be either pathologic (e.g., presenting autoantigens) or protective (e.g., interleukin‐10 secreting B cells). In our recent article, we showed that B‐cell depletion in a mouse model leads to remission of AIH,1 a result also observed in patients.2 These results may seem to conflict with the data of Liu et al.,4 in which a subset of regulatory B cells (interleukin‐10‐dependent CD11b+ B cells) inhibited pathogenic CD4 T cells in a different model of AIH. In their model, the absence of B cells exacerbates the disease and regulatory B cells improve it. This apparent discrepancy may stem, as discussed in their article,4 from the S100 experimental AIH model that is based on complete Freund adjuvant administration, a model in which the pathogenesis is considerably different from that of AIH patients or from the type 2 AIH model. While a role of regulatory B cells in our murine model and AIH patients cannot be excluded, clinical and laboratory evidence suggests a predominant role for a pathological subset(s) of B cells. As pointed out, sustained B‐cell depletion raises concerns as to increased risk of infections and deleterious side effects. Our study provided preclinical data on the efficacy and mechanism of B‐cell depletion in AIH and did not aim to address safety issues. However, the data suggest that rituximab is well tolerated in AIH patients,2 and the rate of severe infection during multiple courses of rituximab is between four and six cases per 100 patients, comparable to that of anti‐tumor necrosis factor‐α therapy.5 Rituximab is used to treat various conditions and has an established safety profile and a treatment regimen that minimizes serious side effects. Because B‐cell depletion seems to effectively induce remission of AIH, it would be interesting to develop new therapies able to target pathological, while sparing regulatory, B‐cell subsets to see if treatment efficacy could be improved and side effects minimized.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1630,083

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHepatologyMême sujetLiver Diseases and ImmunityTravaux en français237 207