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Enregistrement W2808843415 · doi:10.1002/art.40591

Nervous System Disease in Systemic Lupus Erythematosus: Current Status and Future Directions

2018· review· en· W2808843415 sur OpenAlexafffund
John G. Hanly, Elizabeth Kozora, Steven Beyea, Julius Birnbaum

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthFondation Brain Canada
Mots-clésMedicineNeuroimagingDiseaseComorbidityProinflammatory cytokineAutoantibodyRheumatologyNeurologyImmunologyIntensive care medicineBioinformaticsInternal medicineInflammationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The American College of Rheumatology's case definitions for 19 neuropsychiatric syndromes in systemic lupus erythematosus (SLE) constitute a comprehensive classification of nervous system events in this disease. However, additional strategies are needed to determine whether a neuropsychiatric syndrome is attributable to SLE versus a competing comorbidity. Cognitive function is a clinical surrogate of overall brain health, with applications in both diagnosis and determination of clinical outcomes. Ischemic and inflammatory mechanisms are both key components of the immunopathogenesis of neuropsychiatric SLE (NPSLE), including abnormalities of the blood-brain barrier and autoantibody-mediated production of proinflammatory cytokines. Advances in neuroimaging provide a platform to assess novel disease mechanisms in a noninvasive way. The convergence of more rigorous clinical characterization, validation of biomarkers, and brain neuroimaging provides opportunities to determine the efficacy of novel targeted therapies in the treatment of NPSLE.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations153
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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