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Enregistrement W2157952121 · doi:10.3899/jrheum.100627

Role of Fetuin-A in Systemic Sclerosis-associated Calcinosis

2010· letter· en· W2157952121 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Belloli, Nicola Ughi, Marco Massarotti, Bianca Marasini, Maria Luisa Biondi, Giorgio Brambilla

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2010
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCalcinosisCalcificationFetuinConnective tissueSoft tissueConnective tissue diseaseScleroderma (fungus)Systemic sclerodermaInternal medicineSystemic diseasePathologyGastroenterologyGlycoproteinDiseaseAutoimmune disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Calcinosis, a soft-tissue calcification occurring in the setting of normal serum calcium and phosphate levels, has been observed in connective tissue diseases, including systemic sclerosis (SSc)1, more frequently in the limited form (lcSSc) and in patients who are anticentromere antibody (ACA)-positive1. Calcinosis may be exceedingly painful and cause major clinical problems, including ulceration, infection, and joint contractures1. Hypovascularity, hypoxia, and tissue damage seem to favor its development, with genetic factors also playing a role. No treatment exists so far, and even surgical removal is unsatisfactory, since recurrences are common1. Fetuin-A (α-2-Heremans-Schmid glycoprotein, AHSG) is a major inhibitor of systemic calcification, and low serum levels have been associated with vascular and soft-tissue calcifications2. Any situation that lowers serum fetuin-A, including inflammatory conditions, could increase the risk of calcification, because fetuin-A is a negative acute-phase protein. AHSG gene variations seem to influence fetuin-A serum concentration3. Forty-one consecutive Italian patients with SSc [40 women, age 63 ± 13 years, 16 diffuse SSc (dcSSc), 25 lcSSc] were … Address correspondence to Dr. L. Belloli, Via Manzoni 56, Rozzano 20089, Italy. E-mail: laurabelloli{at}tiscali.it

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)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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