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Enregistrement W3159924470 · doi:10.1111/wrr.12923

Keloid tissue analysis discredits a role for myofibroblasts in disease pathogenesis

2021· article· en· W3159924470 sur OpenAlexfundno aff
Rachel E. Bell, Tanya J. Shaw

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaBritish Skin Foundation
Mots-clésKeloidMyofibroblastPathogenesisMedicineDiseasePathologyFibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myofibroblasts, renowned for their contractility and extracellular matrix production, are widely considered the key effector cells for nearly all scars resulting from tissue repair processes, ranging from normal scars to extreme fibrosis. For example, it is often assumed that myofibroblasts underpin the characteristics of keloid scars, which are debilitating pathological skin scars lacking effective treatments because of a poor understanding of the disease mechanisms. Here, we present primary and published transcriptional and histological evidence that myofibroblasts are not consistently present in primary keloid lesions, and when alpha-smooth muscle actin (αSMA)-positive cells are detected, they are not greater in number or expressing more αSMA than in normal or hypertrophic scars. In conclusion, keloid scars do not appear to require αSMA-positive myofibroblasts; continuing to consider keloids on a quantitative spectrum with normal or hypertrophic scars, with αSMA serving as a biomarker of disease severity, is hindering advancement of understanding and therapy development.

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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,269

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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