MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390782278 · doi:10.3390/stresses4010004

Orbital Inflammation in Thyroid Eye Disease: Stress Responses and Their Implications

2024· article· en· W4390782278 sur OpenAlexaff
T. Aoun, Diana Danielova Gueorguieva, Kevin Y. Wu

Notice bibliographique

RevueStresses · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Eye Disorders
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationDiseaseThyroidPathologicalAutoantibodyMedicineOrbital DiseasesPathologyImmunologyEndocrinologyAntibodySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thyroid Eye Disease (TED) is a debilitating autoimmune condition characterized by significant inflammation of orbital tissues, including the extraocular muscles and adipose tissues. The pathological mechanisms underlying this inflammation involve a complex interplay of stress responses at the cellular and molecular level. This review aims to critically evaluate and synthesize existing literature on the mechanisms of orbital inflammation in TED. We discuss the role of autoantibodies, cytokines, and reactive oxygen species (ROS) in the initiation and propagation of the inflammatory process. Additionally, we explore how stress responses triggered by these elements affect the integrity of orbital tissues and contribute to its remodeling. Our review underscores the need for continued research in this field, which may pave the way for novel therapeutic strategies for TED.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStressesMême sujetOphthalmology and Eye DisordersTravaux en français237 207