MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2947784516 · doi:10.1080/09537104.2019.1624709

Thrombopoietin receptor agonist (TPO-RA) treatment raises platelet counts and reduces anti-platelet antibody levels in mice with immune thrombocytopenia (ITP)

2019· article· en· W2947784516 sur OpenAlexafffund
Rick Kapur, Rukhsana Aslam, Edwin R. Speck, Johan Rebetz, John W. Semple

Notice bibliographique

RevuePlatelets · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesHealth CanadaCanadian Blood ServicesAmgen
Mots-clésThrombopoietinEltrombopagPlateletRomiplostimMedicineThrombopoietin receptorAutoantibodyAutoimmune thrombocytopeniaImmunologyInternal medicineAntibodyImmune systemMegakaryocyteEndocrinologyImmune thrombocytopeniaHaematopoiesisBiologyStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune thrombocytopenia (ITP) is an autoimmune bleeding disorder in which autoantibodies and/or autoreactive T cells destroy platelets and megakaryocytes in the spleen and bone marrow, respectively. Thrombopoietin receptor agonists (TPO-RA e.g. Romiplostim and Eltrombopag) have made a substantial contribution to the treatment of patients with ITP, which are refractory to first-line treatments and approximately 30% demonstrate sustained elevated platelet counts after drug tapering. How TPO-RA induce these sustained responses is not known. We analyzed the efficacy of a murine TPO-RA in a well-established murine model of active ITP. Treatment with TPO-RA (10 ug/kg, based on pilot dose escalation experiments) significantly raised the platelet counts in ITP-mice. Immunomodulation was assessed by measuring serum IgG anti-platelet antibody levels; TPO-RA-treated mice had significantly reduced IgG anti-platelet antibodies despite the increasing platelet counts. These results suggest that TPO-RA is not only an efficacious therapy but also reduces anti-platelet humoral immunity in ITP.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlateletsMême sujetPlatelet Disorders and TreatmentsTravaux en français237 207