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Enregistrement W3157263251 · doi:10.15173/sciential.v1i4.2421

New Hope for Delaying Clinical Onset of Rheumatoid Arthritis: Early Intervention with Rituximab

2020· article· en· W3157263251 sur OpenAlexafffundvenue
Stefano Armando Biasi, Andrew Kosmopoulos, Kriti Manuja, Mahnoor Memon, Ashwini Varatharaj

Notice bibliographique

RevueSciential - McMaster Undergraduate Science Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésRituximabMedicineRheumatoid arthritisImmunologyAutoimmunityDiseaseCD20Autoimmune diseaseImmune systemPathogenesisArthritisRheumatoid factorAntibodyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rheumatoid arthritis (RA) is a highly prevalent autoimmune disease that affects 16 million people globally. It is caused by an inflammatory autoimmune response that results in swelling of the joints and chronic pain. While we know that RA operates via the immune system, the specific mechanisms of RA pathogenesis are not fully understood, making diagnosis and treatment options limited. Rituximab, a monoclonal CD20 antibody, is a current form of RA treatment that specifically targets autoreactive B-cells to help mitigate the symptoms of RA at the clinical stage. Gerlag et al. (2019) outline a preventative window of opportunity for preclinical RA intervention with rituximab and identified two predictive biomarkers through exploratory methods. Their findings demonstrate that early administration of rituximab during preclinical RA delays disease onset and impedes its progression. This timeframe for intervention offers a promising first step for future studies investigating RA mechanisms and early treatments.

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)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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