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Enregistrement W4392399352 · doi:10.18103/mra.v12i2.5028

Amyloid Protein in AL-Amyloidosis. Natural History and Potential for Regression

2024· article· en· W4392399352 sur OpenAlexaff
Charles A. Lefkowitz

Notice bibliographique

RevueMedical Research Archives · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensToronto East General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyloidosisAmyloid (mycology)Natural historyRegressionAmyloid fibrilMedicineComputational biologyChemistryBiologyInternal medicinePathologyAmyloid βStatisticsMathematicsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amyloid light chain amyloidosis is the most commonly seen form of systemic amyloidosis and is characterized by the accumulation of circulating monoclonal immunoglobulin light chain precursors arising from an abnormal clone of plasma cells. These light chain precursors demonstrate a propensity for misfolding, aggregation and deposition as highly stable fibrillar cross-linked beta sheets in various tissues and organs in a manner characteristic of other forms of systemic amyloidosis. There have been great advances in the treatment of the underlying plasma cell dyscrasia with improved long-term survival but the persistence of extracellular amyloid deposits in the tissues of vital organs, particularly the heart and kidney remains a significant cause of morbidity and mortality even in those patients in whom a hematological complete response has been achieved. This review focuses on the importance of early diagnosis and treatment on limiting the extent of amyloid protein accumulation and organ dysfunction and the current state of knowledge on the potential for resorption and clearance of these amyloid deposits in patients with amyloid light chain amyloidosis. The status of current novel anti-fibrillar agents is reviewed and future strategies for effectively intervening to improve organ function and survival these individuals is discussed.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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