Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Neutrophils (polymorphonuclear leukocytes, PMN) have a clearly defined role in inflammation. In response to injury or infection, PMN migration across vascular endothelial cells is a first line of defense against infectious agents, and defects in such PMN–endothelial interactions contributes to fulminate microbial infections, mucosal ulcerations, and delayed tissue healing. The protective aspects of PMN in disease are objectively exemplified by the clinical observation that patients with primary defects in PMN function, including neutropenia and genetic PMN immunopathologies (e.g., leukocyte adhesion deficiencies, chronic granulomatous disease, Chediak–Higashi syndrome, myeloperoxidase deficiency, etc.), exhibit ongoing mucosal infections. This chapter focuses on our current understanding of how PMN interact with vascular endothelial cells under physiologic and pathophysiologic conditions (Figure 11.1). MOLECULAR MECHANISMS OF PMN ADHESION AND TRANSMIGRATION PMN migration across the endothelial surface is a result of an orchestrated series of events, ultimately resulting in PMN accumulation at sites of tissue injury. The recruitment signals, the cell–cell interaction steps, and the regulatory pathways for these events have been an area of extensive exploration in the past two decades. A number of recent reviews have addressed these steps in detail [1 –4]. Here, we will summarize some of the major steps and guide the reader to the primary literature for more insight into this dynamic process.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,011 |
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 ».