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Enregistrement W4391263001 · doi:10.3390/ijms25031553

Nonspecific Orbital Inflammation (NSOI): Unraveling the Molecular Pathogenesis, Diagnostic Modalities, and Therapeutic Interventions

2024· article· en· W4391263001 sur OpenAlexaff
Kevin Y. Wu, Merve Kulbay, Patrick Daigle, Bich Hong Nguyen, Simon D. Tran

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIgG4-Related and Inflammatory Diseases
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModalitiesMedicineMolecular diagnosticsTherapeutic modalitiesBioinformaticsNeurosciencePsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonspecific orbital inflammation (NSOI), colloquially known as orbital pseudotumor, sometimes presents a diagnostic and therapeutic challenge in ophthalmology. This review aims to dissect NSOI through a molecular lens, offering a comprehensive overview of its pathogenesis, clinical presentation, diagnostic methods, and management strategies. The article delves into the underpinnings of NSOI, examining immunological and environmental factors alongside intricate molecular mechanisms involving signaling pathways, cytokines, and mediators. Special emphasis is placed on emerging molecular discoveries and approaches, highlighting the significance of understanding molecular mechanisms in NSOI for the development of novel diagnostic and therapeutic tools. Various diagnostic modalities are scrutinized for their utility and limitations. Therapeutic interventions encompass medical treatments with corticosteroids and immunomodulatory agents, all discussed in light of current molecular understanding. More importantly, this review offers a novel molecular perspective on NSOI, dissecting its pathogenesis and management with an emphasis on the latest molecular discoveries. It introduces an integrated approach combining advanced molecular diagnostics with current clinical assessments and explores emerging targeted therapies. By synthesizing these facets, the review aims to inform clinicians and researchers alike, paving the way for molecularly informed, precision-based strategies for managing NSOI.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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