The Value of Studying Clinical and Serologic Phenotypes in North American Native Populations with Autoimmune Disease
Notice bibliographique
Résumé
In the last 10–15 years there has been increasing awareness of a high rheumatic disease burden in North American Natives (NAN), resulting in a growing number of studies describing clinical and serological phenotypes in these populations. But what is the value of these largely descriptive studies? In this issue of The Journal , Bacher and colleagues add to the body of literature on rheumatic disease in NAN populations, describing the manifestations and symptoms of scleroderma (systemic sclerosis; SSc) in a group of 71 Native Canadians1. This is the largest NAN cohort ever described with this relatively rare disease, and the authors suggest possible differences in the phenotype of SSc compared to white populations. Variability in the phenotypic expression of many autoimmune diseases between different ethnicities has long been recognized; in NAN populations autoimmune disease is generally recognized to be severe2,3,4. At the very least, descriptions of disparate burdens of disease can help guide public health policy, and direct increased health resources to affected ethnic groups. Ethnicity, however, is a complex concept, which includes racial designations or genotypic groupings, but transcends them, representing instead the aggregate of cultural practices, lifestyle patterns, social influences, religious pursuits, and racial characteristics that shape the distinctive identity of a community5. Autoimmune diseases, such as SSc and systemic lupus erythematosus (SLE), are known to arise from a complex interaction between genetic, environmental, socioeconomic, cultural, and … Address correspondence to Dr. Peschken; E-mail: cpeschken{at}exchange.hsc.mb.ca
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».