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Enregistrement W2322584872 · doi:10.3899/jrheum.110426

Synovial Tissue Analysis for the Discovery of Diagnostic and Prognostic Biomarkers in Patients with Early Arthritis: Table 1.

2011· article· en· W2322584872 sur OpenAlexaffvenue
Maria J. H. de Hair, L. C. Harty, Daniëlle M. Gerlag, Costantino Pitzalis, Douglas J. Veale, Paul P. Tak

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensArthritis Research Centre of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisSynovitisEtiologySynovial membranePathologyBiopsyArthritisDiseaseSynovial fluidInternal medicineOsteoarthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic disease of unspecified etiology that is manifest by persistent inflammation of the synovium. Considerable efforts have been undertaken globally to study the microenvironment of the inflamed synovium, with many encouraging and enlightening results that bring us closer to unmasking the precise etiologies of RA. Subsequent to these efforts, it has been discovered that CD68-positive macrophages present in abundance in the synovial sublining of the inflamed synovium rescind with treatments that induce clinical improvement in RA. Examination of serial synovial biopsies is now commonly used for screening purposes during early drug development, and the number of centers able to perform synovial tissue biopsy sampling according to standardized methods is increasing. Having implemented the use of serial synovial tissue biopsies to evaluate the effects of new treatments on the group level in early proof of principle studies, it is the ambition of the OMERACT Synovial Tissue Group to identify synovial diagnostic and prognostic biomarkers that could be used in individual patients. Therefore, we started a prospective study termed the Synoviomics Project aimed at the identification of novel diagnostic and prognostic synovial biomarkers. We will use straightforward and powerful technologies to analyze patient material and assess clinical parameters to identify such biomarkers. These markers may be used in the future to identify patients who are at risk of having persistent and destructive disease and to start tailor-made targeted therapies in an early phase to prevent autonomous disease progression and irreversible joint damage.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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