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Enregistrement W4241029035 · doi:10.3410/f.733180435.793572300

Faculty Opinions recommendation of Phenotype, penetrance, and treatment of 133 cytotoxic T-lymphocyte antigen 4-insufficient subjects.

2020· dataset· en· W4241029035 sur OpenAlexfundno aff
Isabelle Meyts, Giorgia Bucciol

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPerelman School of Medicine, University of PennsylvaniaMasarykova UniverzitaRadboud Universitair Medisch CentrumUniversità degli Studi di BresciaUniversité de MontréalUniversity College LondonAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgUniversität HeidelbergNewcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation TrustChildren's Hospital of PhiladelphiaCentral European Institute of TechnologyYale UniversityUniverzita Karlova v PrazeUniversität ZürichUniversity of PennsylvaniaNewcastle University
Mots-clésPenetranceImmunologyHypogammaglobulinemiaMutationMedicineGermline mutationCytotoxic T cellImmune systemAntigenPhenotypeInternal medicineBiologyGeneticsAntibodyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background-Cytotoxic-T-lymphocyte-antigen-4 (CTLA-4) is a negative immune regulator.Heterozygous CTLA4 germline mutations can cause a complex immune dysregulation syndrome in humans.Objective-To characterize the penetrance, the clinical features and the best treatment options in 133 CTLA4 mutation carriers.Methods-Genetics, clinical features, laboratory values, and outcome of treatment options were assessed in a worldwide cohort of CTLA4 mutation carriers.Results-We identified 133 subjects from 54 unrelated families carrying 45 different heterozygous CTLA4 mutations, including 28 previously undescribed mutations.Ninety mutation carriers were considered affected, suggesting the clinical penetrance of at least 67%; median age of onset was 11 years, and mortality rate within affected mutation carriers was 16% (n=15).Main clinical manifestations included hypogammaglobulinemia (84%), lymphoproliferation (73%), autoimmune cytopenia (62%), respiratory-(68%), gastrointestinal-(59%), or neurological

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)0,011
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
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)0,1090,043

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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