Specimen Collection for Translational Studies in Hidradenitis Suppurativa
Notice bibliographique
Résumé
Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic inflammatory disorder characterized by painful nodules, sinus tracts, and scars occurring predominantly in intertriginous regions. The prevalence of HS is currently 0.053-4%, with a predominance in African-American women and has been linked to low socioeconomic status. The majority of the reported literature is retrospective, population based, epidemiologic studies. In this regard, there is a need to establish a repository of biospecimens, which represent appropriate gender and racial demographics amongst HS patients. These efforts will diminish knowledge gaps in understanding the disease pathophysiology. Hence, we sought to outline a step-by-step protocol detailing how we established our HS biobank to facilitate the formation of other HS tissue banks. Equipping researchers with carefully detailed processes for collection of HS specimens would accelerate the accumulation of well-organized human biological material. Over time, the scientific community will have access to a broad range of HS tissue biospecimens, ultimately leading to more rigorous basic and translational research. Moreover, an improved understanding of the pathophysiology is necessary for the discovery of novel therapies for this debilitating disease. We aim to provide high impact translational research methodology for cutaneous biology research and foster multidisciplinary collaboration and advancement of our understanding of cutaneous diseases.
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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 | 0,049 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,008 |
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 ».