Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory autoimmune demyelinating disease of the central nervous system (CNS) [1]. Its debilitating effects on sensory, motor, autonomic, and neurocognitive functions affect primarily young adults, especially women (two to three times more frequent than in men), and is most frequent in northern countries, affecting more than 150 individuals of every 100,000 inhabitants e.g. in Canada and the Scandinavian countries. The development of this often initially relapsing/remitting and later progressive disease is associated with genetic and environmental risk factors [1, 3]. The major histocompatibility complex (MHC) class II gene locus is by far the most prominent genetic risk factor, and altered immune responses to the Epstein Barr virus (EBV), the causative infectious agent of most cases of infectious mononucleosis or "kissing disease", have in recent years emerged as the most prominent environment induced risk factors for MS [1]. Interestingly, particularly infectious mononucleosis as symptomatic primary EBV infection, caused by a lymphocytosis of mainly lytic EBV antigen specific CD8 + T cells, and elevated antibody responses against EBV have been found to synergize with the MS associated MHC class II molecule HLA-DRB1*1501 to increase MS risk seven- to fifteen-fold, respectively [1]. Moreover, EBV infection seems to precede MS onset by several years in nearly all patients. Thus, EBV infection currently appears as a prerequisite for MS development that increases the risk for this autoimmune disease in genetically susceptible individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».