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Enregistrement W2998428611 · doi:10.15173/m.v1i36.2334

Pyruvate Kinase Deficiency and Developments In its Treatment

2019· article· en· W2998428611 sur OpenAlexvenueno aff
The Meducator, Kashyap Patel, Omaike Sikder, Nikhil Hariharan, Jeff Zhang

Notice bibliographique

RevueThe Meducator · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyruvate kinaseMedicineInternal medicineGlycolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pyruvate kinase (PK) is an enzyme involved in ATP production in the glycolytic pathway. PK deficiency is a rare, autosomal recessive disorder that manifests with hemolytic anemia of variable severity, partly due to an insufficiency of ATP production in erythrocytes. Its exact prevalence is unknown due to lack of awareness and challenges in making the diagnosis of PK deficiency. Current treatments for PK deficiency include blood transfusion and splenectomy, which focus on temporarily alleviating anemia and reducing hemolysis, respectively. Due to the rarity of this condition and its variable severity, a systematic treatment protocol for novel therapies is difficult to compile and validate. Oral administration of mitapivat, an allosteric activator of erythrocyte PK, is a novel treatment. Despite its promising effects on the hemoglobin levels in PK deficient patients, mitapivat’s efficacy and safety profiles must be determined through randomized controlled trials.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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