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Enregistrement W3177946462 · doi:10.1016/j.bulcan.2021.03.020

Suivi immunologique et collection biologique en vue de l’analyse de la réponse clinique après autogreffe de moelle pour maladies auto-immunes : recommandations de la Société francophone de greffe de moelle et de thérapie cellulaire (SFGM-TC)

2021· review· fr· W3177946462 sur OpenAlexaff
Pauline Lansiaux, Séverine Loisel, Cristina Castilla‐Llorente, Claire Fontenille, Sarah Kabdani, Zora Marjanovic, G. Pugnet, Mathieu Puyade, Émilie Robert, Louis Terriou, Nassim Ait Abdallah, A. Maria, Laure Michel, Xavier Tréton, Ibrahim Yakoub‐Agha, Dominique Farge

Notice bibliographique

RevueBulletin du Cancer · 2021
Typereview
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiobankImmune systemTransplantationHematopoietic cellHematopoietic stem cell transplantationOncologyStem cellImmunologyInternal medicineHaematopoiesisBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé L’autogreffe de cellules hématopoïétiques (ACH) est une alternative thérapeutique validée pour les formes sévères d’un certain nombre de maladies auto-immunes (MAI). Le principe de l’ACH repose sur l’éradication du système immunitaire autoréactif, suite à l’administration d’une chimiothérapie intensive ou myéloablative, suivie d’une période d’aplasie, puis de reconstitution immunitaire associée à l’apparition d’une réponse immune de novo, avec l’acquisition d’un nouveau répertoire lymphocytaire naïf et tolérant aux antigènes du « soi ». L’analyse des données de reconstitution immunologique après ACH est nécessaire à la compréhension de l’évolution clinique des patients et à la recherche de facteurs prédictifs de la réponse clinique, dans le but de développer des protocoles d’ACH personnalisés. Ces recommandations de bonnes pratiques MATHEC-SFGM-TC ont été élaborées par un groupe d’experts aux spécialités complémentaires réunissant les membres du Centre de référence des maladies auto-immunes systémiques rares d’Île-de-France, filière FAI2R, et du réseau MATHEC (Maladies auto-immunes et thérapie cellulaire), des hématologues de la Société française de greffe de moelle osseuse et thérapie cellulaire (SFGM-TC) experts dans la procédure d’ACH dans les MAI, ainsi que des experts dans le suivi immunologique après thérapie cellulaire et dans l’établissement de collections biologiques. L’objectif est de guider les cliniciens dans le suivi immunologique minimal en soin courant des patients traités par ACH pour MAI et dans les modalités de collection d’échantillons biologiques destinés à la recherche.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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