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Enregistrement W4241162461 · doi:10.1373/clinchem.2013.209387

Commentary

2013· article· en· W4241162461 sur OpenAlexaff
William E. Winter

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensJuvenile Diabetes Research Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endocrine disorders can result from defects in hormone production, receptor binding, and postreceptor signaling. Concerning production, there can be an excess or a deficiency in a hormone, or a hormonopathy (e.g., an insulinopathy). In some hormonopathies, the defective hormone is not secreted but leads to apoptotic cell death and an absolute deficiency of the hormone (e.g., permanent neonatal diabetes caused by insulin gene mutations). Autoantibodies that act like hormone agonists can produce states of hyperfunction or hypofunction when acting as receptor antagonists. Autoantibodies that bind to other cell surface receptors can also alter hormone secretion (e.g., agonist autoantibodies directed against the parathyroid's calcium-sensing receptor). An altered ability to sense the environment can produce hormone deficiency (e.g., glucokinase mutations producing maturity-onset diabetes of the young 2). Defects in receptors or signaling typically lead to loss-of-function conditions (e.g., glucocorticoid, mineralocorticoid, or androgen resistance) although gain-of-function mutations do occur (e.g., testotoxicosis or the McCune–Albright syndrome). Receptor gain-of-function mutations allow an interface between the fields of endocrinology and oncology. Endocrine disorders can be due to defective entry of hormones into target tissues (e.g., monocarboxylate transporter 8 mutations). Hormone metabolism can also be disrupted, allowing increased receptor interaction (e.g., apparent mineralocorticoid excess). Defects in postreceptor signaling are extremely prevalent: The underlying disorder in most cases of type 2 diabetes is defective insulin signaling. The distribution of receptor subtypes among tissues can markedly affect the individual's phenotype (e.g., thyroid hormone β receptor vs. α receptor mutations). Lastly, mutations in genes controlling proteins regulated by hormones can produce clinical disease. Examples include nephrogenic diabetes insipidus from aquaporin 2 mutations, vitamin D–resistant rickets from SLC34A37 [solute carrier family 34 (sodium phosphate), member 3] mutations, and mutations in SCNN1B (sodium channel, non–voltage-gated 1, β subunit) or SCNN1G (sodium channel, non–voltage-gated 1, γ subunit) in Liddle syndrome. To maximally assist the clinician, the laboratorian must be aware of the huge variety of defects that can affect the endocrine system. solute carrier family 34 (sodium phosphate), member 3 sodium channel, non–voltage-gated 1, β subunit sodium channel, non–voltage-gated 1, γ subunit.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0860,059
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,029

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,326 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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