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Enregistrement W2781073107 · doi:10.1136/lupus-2017-000239

Current and future therapies for SLE: obstacles and recommendations for the development of novel treatments

2017· review· en· W2781073107 sur OpenAlexaff
Zahi Touma, Dafna D. Gladman

Notice bibliographique

RevueLupus Science & Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésMedicineDiseaseBelimumabB-cell activating factorImmunologyClinical trialDrug developmentImmune systemImmune dysregulationBioinformaticsIntensive care medicineDrugPharmacologyInternal medicineB cellAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SLE is a serious, debilitating autoimmune disease that affects various organs and body systems. Of all the heterogeneous autoimmune diseases, SLE is perhaps the most heterogeneous. Patients with SLE, who are primarily female, have diverse disease manifestations and severity. SLE is characterised by substantial concentrations of autoantibodies against nuclear antigens, which are thought to be caused by immune cell dysregulation. Until recently, several immunosuppressant agents were used to treat this disease. Efforts to develop drugs against targets potentially involved in disease mechanisms have resulted in the identification and use of BAFF (B-cell activating factor)/APRIL (a proliferation-inducing ligand) inhibitors to treat SLE. Drugs in late-stage development that focus on pathways that are dysregulated in SLE include those that target the interferon pathway, T-cell signalling and B-cell signalling. New therapeutic agents are still necessary because of the unmet medical needs associated with this disease, including insufficient disease control, poor health-related quality of life, comorbidities, toxicity of the majority of therapies and diminished survival. Despite the substantial long-term investment of research, clinical activity and resources for identifying new treatments for this disease, only one new therapy, the biological belimumab, has been approved in the past 50 years. Efforts to develop drugs to address these needs are challenged by problems associated with disease heterogeneity, variable disease mechanisms and trial design. This review provides an overview of current and future treatments, discusses challenges in the SLE drug development process and offers recommendations for overcoming these challenges.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations105
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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