Toward a Multibiomarker Panel to Optimize Outcome and Predict Response in Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is a complex disease with heterogeneous pathogenesis, autoinflammatory and auto-immune, involving both innate and adaptive immunity. All JIA subtypes display joint inflammation, but with distinct clinical phenotypes, disease courses, outcomes, and response to different treatment approaches1. In the last decade, much attention was focused on discovery and potential use of different biomarkers that could provide support in diagnostic and prognostic evaluations. In the sense of diagnostics and personalized therapy decisions, biomarkers could play a major role to support initial diagnosis, allow disease monitoring, and possibly indicate the reoccurrence of inflammatory responses even before clinical manifestation. Such a candidate biomarker(s) should be validated and proven as highly sensitive, obtained by standardized methodology and evaluable in everyday clinical practice. Two reviews by Swart, et al 2 and Gohar, et al 3 exhaustingly elaborated current knowledge and possible clinical usage of different biomarkers in JIA, pointing out applicability of S100 proteins. The phagocyte-specific S100 proteins (calgranulins) S100A8 (calgranulin A, also referred to as myeloid-related protein, MRP8), S100A9 (calgranulin … Address correspondence to Prof. Dr. J. Vojinovic, University of Nis, Faculty of Medicine, Department of Pediatric Rheumatology, Bul dr Zorana Djindjica, 81 Nis, 18000 Serbia. E-mail: vojinovic.jelena{at}gmail
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».