Management of Monogenic IL-1 Mediated Autoinflammatory Diseases in Childhood
Notice bibliographique
Résumé
Monogenic Interleukin 1 (IL-1) mediated autoinflammatory diseases (AID) are rare, often severe illnesses of the innate immune system associated with constitutively increased secretion of pro-inflammatory cytokines. Clinical characteristics include recurrent fevers, inflammation of joints, skin, and serous membranes. CNS and eye inflammation can be seen. Characteristically, clinical symptoms are coupled with elevated inflammatory markers, such as C-reactive protein (CRP) and serum amyloid A (SAA). Typically, AID affect infants and children, but late-onset and atypical phenotypes are described. An in-depth understanding of autoinflammatory pathways and progress in molecular genetics has expanded the spectrum of AID. Increasing numbers of genetic variants with undetermined pathogenicity, somatic mosaicisms and phenotype variability make the diagnosis of AID challenging. AID should be diagnosed as early as possible to prevent organ damage. The diagnostic approach includes patient/family history, ethnicity, physical examination, specific functional testing and inflammatory markers (SAA, CRP) during, and in between flares. Genetic testing should be performed, when an AID is suspected. The selection of genetic tests is guided by clinical findings. Targeted and rapid treatment is crucial to reduce morbidity, mortality and psychosocial burden after an AID diagnosis. Management includes effective treat-to-target therapy and standardized, partnered monitoring of disease activity (e.g., AIDAI), organ damage (e.g., ADDI), patient/physician global assessment and health related quality of life. Optimal AID care in childhood mandates an interdisciplinary team approach. This review will summarize the current evidence of diagnosing and managing children with common monogenic IL-1 mediated AID.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».