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Enregistrement W4224211851 · doi:10.3389/fimmu.2022.849560

Sex-Based Medicine Meets Psoriatic Arthritis: Lessons Learned and to Learn

2022· review· en· W4224211851 sur OpenAlexaff
Nicola Luigi Bragazzi, Charlie Bridgewood, ‬‬‬‬Abdulla Watad, Giovanni Damiani, Dennis McGonagle

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriatic arthritisPsoriasisMedicineDiseaseAnkylosing spondylitisEpidemiologyPopulationSex characteristicsIncidence (geometry)GerontologyInternal medicineImmunologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humorally associated autoimmune diseases generally show a female predominance whereas ankylosing spondylitis, a disease that overlaps with psoriatic arthritis (PsA), shows a male predominance. The present review ascertains the current knowledge of sex-specific differences related to psoriatic arthritis (PsA), a chronic, inflammatory condition associated with psoriasis. Sex differences may have important implications for clinical research in PsA and in terms of epidemiology (incidence, prevalence, lifetime risk, survival, and mortality), clinical, radiological, and laboratory features, and response to treatment. While nationwide surveys and large-scale databases and registries show no sex-specific differences, varying male/female ratios have been reported, ranging from 0.42 to 2.75 (comparable with those reported for psoriasis vulgaris: ranging from 0.28 to 2.38). This may reflect subtle, complex, nonlinear interactions between the biological make-up of the individual (genetic and epigenetic differences), hormonal components including menopausal status, environmental exposures including skeletal physical stressing, and psychological variables. There exists methodological heterogeneity and paucity of data concerning sex-specific differences, in terms of the specific population studied, study design, and the diagnostic criteria utilized. Harmonizing and reconciling these discrepancies would be of crucial importance in achieving the ambitious goals of personalized/individualized medicine and further standardized meta-data and Big Data could help disentangle and elucidate the precise mechanisms of underlying potential PsA sex-specific differences.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,011
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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