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Enregistrement W2773534799 · doi:10.1136/rmdopen-2017-000527

Synovial tissue macrophages: friend or foe?

2017· review· en· W2773534799 sur OpenAlexaff
Mariola Kurowska‐Stolarska, Stefano Alivernini

Notice bibliographique

RevueRMD Open · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesVersus ArthritisArthritis Research UKWellcome TrustWellcome
Mots-clésMedicineSynovial membraneMacrophageProinflammatory cytokineRheumatoid arthritisImmunologyInflammationHomeostasisPopulationPathologySynovial jointArthritisMonocyteSynovial fluidTumor necrosis factor alphaMacrophage-activating factorOsteoarthritisImmune systemBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthy synovial tissue includes a lining layer of synovial fibroblasts and macrophages. The influx of leucocytes during active rheumatoid arthritis (RA) includes monocytes that differentiate locally into proinflammatory macrophages, and these produce pathogenic tumour necrosis factor. During sustained remission, the synovial tissue macrophage numbers recede to normal. The constitutive presence of tissue macrophages in the lining layer of the synovial membrane in healthy donors and in patients with RA during remission suggests that this macrophage population may have a role in maintaining and reinstating synovial tissue homeostasis respectively. Recent appreciation of the different origins and functions of tissue-resident compared with monocyte-derived macrophages has improved the understanding of their relative involvement in organ homeostasis in mouse models of disease. In this review, informed by mouse models and human data, we describe the presence of different functional subpopulations of human synovial tissue macrophages and discuss their distinct contribution to joint homeostasis and chronic inflammation in RA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSans objet
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

Citations125
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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