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Enregistrement W3203668858 · doi:10.30683/1927-7229.2020.09.04

Molecular Pathology of Immune Checkpoint Inhibitor-Induced Myocarditis

2020· article· en· W3203668858 sur OpenAlexvenueno aff
Krystal A. Hughes, Gerald M. Higa

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyocarditisAdverse effectAutoimmunityMedicineImmune systemClinical trialImmunologyRepertoireImmune checkpointMelanomaMechanism (biology)ImmunotherapyPathologicalPathologyInternal medicineCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The improvement in tumor outcomes associated with the use of immune checkpoint inhibitors (ICIs) is supported by results of numerous clinical trials. Even though most publications reporting the clinical efficacy of these agents include a discussion of the biological mechanisms, narratives related to the complex nature of the adaptive immune response are frequently, though they should not be, mundane. It is also apparent that there tends to be a cursory, or even complete absence, of explanations related to the pathological mechanism(s) of the toxic reactions in the vast majority of papers that report adverse events associated with ICI therapy. Furthermore, the belief that cytotoxic CD8+ T cells mediate not only the antitumor, but also immune-related adverse, effects may be plausible, yet incorrect. This being the case, instead of providing only clinical details of a severe adverse event associated with combination ICI therapy in a patient with melanoma, the authors chose to scrutinize the repertoire and role of T cells in the pathogenesis of myocarditis as an example of other ICI-associated incidents of autoimmunity.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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