The role of interleukins in vitiligo: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Vitiligo is a disorder of the skin that causes depigmentation and asymptomatic macules whose exact cause is still unclear. Although its aetiology is not fully elucidated, the main theory of its pathomechanism is that it is associated with the autoimmune process. There is few summarized information about the role of inflammatory mediators, as interleukins, in vitiligo, so our aim was to present a systematic review of the role of interleukins in vitiligo, focusing on interleukins. In this review, we included all studies assessing interleukin levels in vitiligo patients conducted up to June 2017. Quality assessment of these studies was performed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The interleukins mainly involved were IL-2, IL-4, IL-6, IL-10 and IL-17. The studies highlight the crucial role of IL-17 in the onset and progression of the disease, and its synergistic action with IL-2, IL-6 and IL-33. Dysregulated levels of the interleukins were also correlated with the stage of disease, the affected skin surface area, and indicated as the main factor for lymphocyte infiltration found in depigmented regions. These findings illustrate the growing need for new therapies targeting vitiligo and further research into the role of interleukins as an area of particular interest.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 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 ».