Mechanisms of blood-retinal barrier disruption related to intraocular inflammation and malignancy
Notice bibliographique
Résumé
Blood-retinal barrier (BRB) disruption is a common accompaniment of intermediate, posterior and panuveitis causing leakage into the retina and macular oedema resulting in vision loss. It is much less common in anterior uveitis or in patients with intraocular lymphoma who may have marked signs of intraocular inflammation. New drugs used for chemotherapy (cytarabine, immune checkpoint inhibitors, BRAF inhibitors, EGFR inhibitors, bispecific anti-EGFR inhibitors, MET receptor inhibitors and Bruton tyrosine kinase inhibitors) can also cause different types of uveitis and BRB disruption. As malignant disease itself can cause uveitis, particularly from breast, lung and gastrointestinal tract cancers, it can be clinically difficult to sort out the cause of BRB disruption. Immunosuppression due to malignant disease and/or chemotherapy can lead to infection which can also cause BRB disruption and intraocular infection. In this paper we address the pathophysiology of BRB disruption related to intraocular inflammation and malignancy, methods for estimating the extent and effect of the disruption and examine why some types of intraocular inflammation and malignancy cause BRB disruption and others do not. Understanding this may help sort and manage these patients, as well as devise future therapeutic approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».