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Enregistrement W2810942360 · doi:10.1159/000490002

Inflammation: A Contributor to Depressive Comorbidity in Inflammatory Skin Disease

2018· review· en· W2810942360 sur OpenAlexaff
Delaram Farzanfar, Yekta Dowlati, Lars E. French, Michelle A. Lowes, Afsáneh Alavi

Notice bibliographique

RevueSkin Pharmacology and Physiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsoriasisDepression (economics)Atopic dermatitisContext (archaeology)Hidradenitis suppurativaDiseaseComorbidityImmunologyAnxietyImmune dysregulationInflammationQuality of life (healthcare)DermatologyImmune systemPsychiatryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of affective disorders such as depression and anxiety is particularly high in patients with autoimmune diseases, including inflammatory skin diseases such as psoriasis, atopic dermatitis, and hidradenitis suppurativa. A dysregulated immune response has been linked to the precipitation of depression in many patient populations. However, studies examining the extent to which the underlying skin disease inflammatory processes contribute to depression and a subsequent decline in quality of life are limited. The published literature over the past 5 years was reviewed for evidence of a relationship between depression and inflammatory processes in the context of skin pathology. The findings, particularly the evidence from interventional clinical trials of targeted anti-cytokine therapies, suggest that pro-inflammatory cytokines associated with several skin diseases may be causally linked with the coexistent depressive symptomology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations90
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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