Mind The Gaps
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Confocal endomicroscopy can be used to image intestinal mucosa. Epithelial gaps resulting from shedding of epithelial cells have been reported in patients. We hypothesize that the rate of epithelial cell shedding increases in patients with Crohn's disease, leading to more epithelial gaps and barrier dysfunction. In this study, we used probe-based confocal laser endomicroscopy to quantify epithelial cells and gaps in patients with Crohn's disease compared with controls. We also determined the density of epithelial gaps in a mouse model of inflammatory bowel disease-interleukin-10-deficient (IL-10) mice, versus the background strain using rigid probe confocal endomicroscopy. METHODS: Probe-based confocal laser endomicroscopy of the terminal ileum of both patients with Crohn's disease and controls was performed by a single endoscopist during colonoscopy. In mice, sections of the small intestine were imaged using a rigid confocal probe. Gap density was defined as the number of epithelial gaps per 1000 cells counted. RESULTS: In this study, we examined 6 controls (2 male and 4 female; median age 59 y) and 8 patients with Crohn's disease (5 male and 3 female; median age 42 y). The mean gap densities (±standard error) observed for the 2 groups were 17.7±5.6 and 117±33 gaps per 1000 cells, respectively (P<0.01). For control and IL-10 mice, the gap densities were 10.5±2.2 and 17.8±1.4 gaps per 1000 cells, respectively (P<0.01). CONCLUSIONS: The epithelial gap density was significantly higher in patients with Crohn's disease than controls. Gap density was also elevated in the mouse model of inflammatory bowel disease.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,009 |
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 ».