Precursors to Systemic Sclerosis and Systemic Lupus Erythematosus: From Undifferentiated Connective Tissue Disease to the Development of Identifiable Connective Tissue Diseases
Notice bibliographique
Résumé
The pathogenesis of connective tissue diseases (CTDs), such as systemic lupus erythematosus (SLE) and systemic sclerosis (SSc), is characterized by derangements of the innate and adaptive immune system, and inflammatory pathways leading to autoimmunity, chronic cytokine production, and chronic inflammation. The diagnosis of these diseases is based on meeting established criteria with symptoms, signs and autoantibodies. However, there are pre-clinical states where criteria are not fulfilled but biochemical and autoimmune derangements are present. Understanding the underlying processes responsible for disease pathogenesis in pre-clinical states, which place patients at increased risk for the development of established connective tissue diseases, represents an opportunity for early identification and potentially enables timely treatment with the goal of limiting disease progression and improved prognosis. This scoping review describes the role of the innate and adaptive immune responses in the pre-clinical states of undifferentiated CTD at risk for SSc and prescleroderma, the evolution of antibodies from nonspecific to specific antinuclear antibodies prior to SLE development, and the signaling pathways and inflammatory markers of fibroblast, endothelial, and T cell activation underlying immune dysregulation in these pre-clinical states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».