MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386638276 · doi:10.3389/fimmu.2023.1221125

Modifiable risk factors linked to the development of rheumatoid arthritis: evidence, immunological mechanisms and prevention

2023· review· en· W4386638276 sur OpenAlexaff
Jeba Atkia Maisha, Hani El‐Gabalawy, Liam J. O’Neil

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisDiseaseImmunologyEtiologyPsychological interventionRisk factorImmune systemIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rheumatoid Arthritis (RA) is a common autoimmune disease that targets the synovial joints leading to arthritis. Although the etiology of RA remains largely unknown, it is clear that numerous modifiable risk factors confer increased risk to developing RA. Of these risk factors, cigarette smoking, nutrition, obesity, occupational exposures and periodontal disease all incrementally increase RA risk. However, the precise immunological mechanisms by which these risk factors lead to RA are not well understood. Basic and translational studies have provided key insights into the relationship between inflammation, antibody production and the influence in other key cellular events such as T cell polarization in RA risk. Improving our general understanding of the mechanisms which lead to RA will help identify targets for prevention trials, which are underway in at-risk populations. Herein, we review the modifiable risk factors that are linked to RA development and describe immune mechanisms that may be involved. We highlight the few studies that have sought to understand if modification of these risk factors reduces RA risk. Finally, we speculate that modification of risk factors may be an appealing avenue for prevention for some at-risk individuals, specifically those who prefer lifestyle interventions due to safety and economic reasons.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations47
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ImmunologyMême sujetRheumatoid Arthritis Research and TherapiesTravaux en français237 207