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Enregistrement W3046141507 · doi:10.1002/cti2.1153

The contribution of animal models to understanding the role of the immune system in human idiopathic pulmonary fibrosis

2020· article· en· W3046141507 sur OpenAlexaff
Tylah Miles, Gerard F. Hoyne, Darryl A. Knight, Mark W. Fear, Steven E. Mutsaers, Cecilia M. Prêle

Notice bibliographique

RevueClinical & Translational Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensProvidence Health Care Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilLung Foundation AustraliaUniversity of Western AustraliaChildren's Hospital Foundation
Mots-clésImmune systemPulmonary fibrosisExtracellular matrixIdiopathic pulmonary fibrosisPathogenesisLungFibrosisMedicineImmunologyPulmonary function testingDiseasePathologyBiologyInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulmonary fibrosis occurs in a heterogeneous group of lung disorders and is characterised by an excessive deposition of extracellular matrix proteins within the pulmonary interstitium, leading to impaired gas transfer and a loss of lung function. In the past 10 years, there has been a dramatic increase in our understanding of the immune system and how it contributes to fibrogenic processes within the lung. This review will compare some of the models used to investigate the pathogenesis and treatment of pulmonary fibrosis, in particular those used to study immune cell pathogenicity in idiopathic pulmonary fibrosis, highlighting their advantages and disadvantages in dissecting human disease.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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