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Enregistrement W4205694006 · doi:10.1093/jalm/jfab120

Autoantibodies in Psoriatic Disease

2021· review· en· W4205694006 sur OpenAlexafffundabout
John Koussiouris, Vinod Chandran

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Applied Laboratory Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoMemorial University of NewfoundlandUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésAutoantibodyDiseaseMedicineImmunologyDermatologyAntibodyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psoriasis (Ps) is an inflammatory skin disease affecting over 8 million people in the USA and Canada. Approximately a quarter of patients with Ps have an inflammatory arthritis termed psoriatic arthritis (PsA). Psoriatic disease encompassing both Ps and PsA is regarded as an immune-mediated inflammatory disease, exhibiting both autoimmune and autoinflammatory features. Innate immune cell activation promotes inflammation and the cellular infiltrate in inflamed tissue is predominantly lymphocytic. CONTENT: A narrative review of the current literature on the presence and clinical significance of autoantibodies found in psoriatic disease are presented. The frequency of several autoantibodies in Ps and PsA patients as well as their association with disease diagnosis, disease activity, and treatment response are reviewed. SUMMARY: Despite historically described as a rheumatoid factor negative (seronegative) disease, an array of autoantibodies has been identified in patients with psoriatic disease. Many of the autoantibodies reviewed are elevated in Ps and PsA patients and are associated with disease activity, treatment response, and cardiovascular disease risk. The identification of autoantibodies in Ps and PsA patients points to an autoimmune component potentially playing a role in psoriatic disease; however, additional evidence is needed to determine the clinical utility of these autoantibodies and their contribution to disease pathogenesis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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