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Enregistrement W4389144356 · doi:10.1080/17512433.2023.2289543

Novel insights into molecular and cellular aspects of delayed drug hypersensitivity reactions

2023· review· en· W4389144356 sur OpenAlexaff
Abdelbaset Elzagallaai, Michael Rieder

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Clinical Pharmacology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEIntensive care medicineDrug developmentBioinformaticsDrugPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Delayed drug hypersensitivity reactions (DDHRs) represent a major health problem. They are unpredictable and can cause life-long disability or even death. The pathophysiology of DDHRs is complicated, multifactorial, and not well understood mainly due to the lack of validated animal models or in vitro systems. The role of the immune system is well demonstrated but its exact pathophysiology still a matter of debate. AREA COVERED: This review summarizes the current understanding of DDHRs pathophysiology and abridges the available new evidence supporting each hypothesis. A comprehensive literature search for relevant publications was performed using PubMed, Google Scholar, and Medline databases with no date restrictions and focusing on the most recent 10 years. EXPERT OPINION: Although multiple milestones have been achieved in our understanding of DDHRs pathophysiology as a result of the development of useful experimental models, many questions are yet to be fully answered. A deeper understanding of the mechanistic basis of DDHRs would not only facilitate the development of robust and reliable diagnostic assays for diagnosis, but would also inform therapy by providing specific target(s) for immunomodulation and potentially permit pre-therapeutic risk assessment to pursue the common goal of safe and effective drug therapy.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,375 · 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
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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