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Enregistrement W2963143674 · doi:10.1111/ced.14054

Lessons learned from the development of a hidradenitis suppurativa xenograft mouse model

2019· article· en· W2963143674 sur OpenAlexfundno aff
Q. Q. Quartey, Robert J. Miller, Bret L. Pinsker, U. J. Okoh, William Shipman, Barry George, Chibuikem Nwizu, Leandra A. Barnes, Michelle L. Kerns, Julie Caffrey, Oluseyi Aliu, Isabelle Brown, Farah Succaria, Janielle P. Maynard, Amber S. Herbert, Sewon Kang, Lloyd Miller, Ginette A. Okoye, Angel S. Byrd

Notice bibliographique

RevueClinical and Experimental Dermatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesValeant Pharmaceuticals International
Mots-clésHidradenitis suppurativaIntertriginousAnimal modelMedicineDermatologyPathologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic inflammatory skin disease originating from the pilosebaceous unit, in which patients develop painful abscesses, sinus tracts, nodules and scarring, typically in intertriginous areas. Major gaps in our understanding of HS exist, and these may be partially due to the lack of an animal model for experimental studies. We developed an HS xenograft mouse model using human HS lesions grafted onto immunocompromised mice. Although the model had its limitations, several informative lessons were learned, which may contribute to future attempts at an HS animal model.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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