Corrigendum to “Inflammatory cytokine profiles in visceral and subcutaneous adipose tissues of obese patients undergoing bariatric surgery reveal lack of correlation with obesity or diabetes” EBioMedicine 30C (2018) 237–247
Notice bibliographique
Résumé
The authors apologize for some errors in the following figures of the published article:•Fig. 2E and Fig. 3E•Supplemental Figs. S4, S8, and S9 The correct Figures areView Large Image Figure ViewerDownload Hi-res image Download (PPT)View Large Image Figure ViewerDownload Hi-res image Download (PPT)View Large Image Figure ViewerDownload Hi-res image Download (PPT)View Large Image Figure ViewerDownload Hi-res image Download (PPT) View Large Image Figure ViewerDownload Hi-res image Download (PPT)View Large Image Figure ViewerDownload Hi-res image Download (PPT) The authors assure that this does not change the contents or the conclusions of the paper. Inflammatory Cytokine Profiles in Visceral and Subcutaneous Adipose Tissues of Obese Patients Undergoing Bariatric Surgery Reveal Lack of Correlation With Obesity or DiabetesPopulation studies have linked insulin resistance to systemic low-grade chronic inflammation and have reported elevated levels of inflammatory cytokines such as TNFα, IL-1β and IL-6, individually or in certain combinations, in adipose tissues or in the serum. We undertook this comprehensive study to simultaneously evaluate the expression of several pro-inflammatory and anti-inflammatory cytokines in serum and in the visceral and subcutaneous adipose tissues from obese patients undergoing bariatric surgery. Full-Text PDF Open Access
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,453 | 0,297 |
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 ».