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Enregistrement W2737347104 · doi:10.1097/tp.0000000000001872

New Answers to Old Conundrums

2017· review· en· W2737347104 sur OpenAlexaffabout
Mélanie Dieudé, Lori J. West, Daniel A. Muruve, Lakshman Gunaratman, Thalachallour Mohanakumar, Emmanuel Zorn, Christopher W. Cairo, Darren H. Freed, Kirk R. Schultz, Robert L. Fairchild, Marie‐Josée Hébert

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensBC Children's HospitalAlberta Glycomics CentreWestern UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaVanguard College
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésImmunologyAutoantibodyMedicineAutoimmunityAntibodySummitTranslational researchTransplantationInflammationInflammasomeABO blood group systemHuman leukocyte antigenAntigenPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Antibody-mediated injury is a major cause of allograft dysfunction and loss. Antibodies to ABH(O) blood group antigens are classic mediators of ABO-incompatible graft rejection, whereas donor-specific anti-HLA antibodies and, more recently, autoantibodies are appreciated as important contributors to allograft inflammation and dysfunction. In August 2016, the International Summit of the Canadian National Transplant Research Program focused on recent advances in the field of antibody-mediated rejection. Here, we describe work presented and discussed at the meeting, with a focus on 3 major themes: the importance of (1) natural antibodies and autoantibodies, (2) tissue injury–derived exosomes and autoimmunity, (3) inflammasome activation and innate immune responses in regulating allograft inflammation and dysfunction. Finally, we explore novel areas of therapeutic intervention that have recently emerged from these 3 major and overlapping fields of transplantation research. A summary report on these cutting-edge topics, from basic to translational, that impact allograft outcomes as discussed at the recent Canadian National Transplant Research Program (CNTRP) International Summit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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