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Enregistrement W4241507161 · doi:10.3899/jrheum.171430

Drs. Aggarwal and Oddis reply

2018· letter· en· W4241507161 sur OpenAlexvenueno aff
Rohit Aggarwal, Chester V. Oddis

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIgG4-Related and Inflammatory Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Pittsburgh
Mots-clésAntisynthetase syndromeAutoantibodyMedicineAnti-nuclear antibodyRheumatologyAutoimmunityMyositisImmunologyPulmonologistInterstitial lung diseaseAntibodyInternal medicineLungIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We appreciate the feedback from Fritzler, et al 1, on our article “A Negative Antinuclear Antibody Does Not Indicate Autoantibody Negativity in Myositis: Role of Anticytoplasmic Antibody as a Screening Test for Antisynthetase Syndrome,” published in The Journal 2. Our primary goal was to simply call attention to the many clinical laboratories in the United States that will report a negative antinuclear antibody (ANA) and not report the presence of cytoplasmic staining, which could indicate the presence of an antisynthetase autoantibody. This indeed may be in the setting of other commercial autoantibodies (i.e., rheumatoid factor, antineutrophil cytoplasmic antibodies, etc.) also being reported as negative. The clinical correlate of this is that the patient with the antisynthetase syndrome (particularly those with non-Jo1 autoantibodies) may not fully manifest the entire clinical spectrum of the antisynthetase syndrome but could certainly present with lung dominant disease. Thus, when autoantibody testing is ordered on this subset of patients, there is the possibility that the report yields a “negative” ANA. This forme fruste of autoimmune interstitial lung … Address correspondence to Dr. R. Aggarwal, UPMC Arthritis and Autoimmunity Center, Division of Rheumatology and Clinical Immunology, Department of Medicine, University of Pittsburgh, 3601 Fifth Ave., Suite 2B, Pittsburgh, Pennsylvania 15213, USA. E-mail: aggarwalr{at}upmc.edu

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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