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Enregistrement W2953624779 · doi:10.1186/s12969-019-0343-4

Hallmark trials in ANCA-associated vasculitis (AAV) for the pediatric rheumatologist

2019· review· en· W2953624779 sur OpenAlexafffund
Jennifer J. Lee, Alhanouf AlSaleem, Grace P. K. Chiang, Elizaveta Limenis, Watchareewan Sontichai, Rae S. M. Yeung, Jonathan Akikusa, Ronald M. Laxer

Notice bibliographique

RevuePediatric Rheumatology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineGranulomatosis with polyangiitisMicroscopic polyangiitisEosinophilicVasculitisAutoantibodyInternal medicineRheumatologyObservational studyDiseaseClinical trialIntensive care medicineImmunologyPathologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-neutrophil cytoplasmic antibody (ANCA)-associated vasculitis (AAV) refers to a complex group of systemic vasculitides that are characterized by primary small-to-medium sized blood vessel inflammation with the presence of autoantibodies known as ANCA. AAV diseases include Granulomatosis with Polyangiitis (GPA), Eosinophilic Granulomatosis with Polyangiitis (EGPA), and Microscopic Polyangiitis (MPA). AAVs are challenging conditions associated with high cumulative disease and treatment related morbidity and mortality. Given its rarity and the resulting paucity of pediatric-specific clinical trial evidence, pediatric rheumatologists have had to often extrapolate from adult literature for management and therapeutic decisions. The aim of this review is to provide a comprehensive overview of the important findings and overall conclusions of critical landmark clinical trials in the induction and maintenance treatments in adult AAV for the pediatric rheumatologist. This review also highlights the outcomes of recent pediatric AAV observational studies and discusses the future research priorities in pediatric AAV management.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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