MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401101597 · doi:10.3389/fimmu.2024.1465572

Editorial: Prognostic and predictive factors in autoimmune connective tissue disorders

2024· editorial· en· W4401101597 sur OpenAlexaff
Ilaria Mormile, Mohammed Osman, Francesca Wanda Rossi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoimmunityConnective tissueImmunologyAcquired immune systemMedicineImmunityInflammationImmune systemPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prognostic and predictive factors in autoimmune connective tissue disorders Autoimmune connective tissue diseases (CTD) are a complex group of diseases involving multiple organs and resulting in devastating visceral complications and even death.One of the most recognized challenges related to them is their variable disease courses that range from indolent ones to rapidly progressive clinical disease trajectories.This disease-associated heterogeneity is associated with differences in the severities of organ involvement, disease-specific damage accrual, autoantibody profiles, response(s) to treatment, and, ultimately, long-term survival.Hence, prognostic biomarkers that are ideally associated with the pathogenesis of these diseases are desperately needed.In this Research Topic, "Prognostic and Predictive Factors in Autoimmune Connective Tissue Disorders", submissions were solicited for original research articles, brief research reports, and review papers with a particular emphasis on novel serological biomarkers of disease severity, evaluation of gene expression and protein levels of inflammatory mediators, adhesion proteins, cytokines, and pro-resolving molecules, recent applications of routinary laboratory parameters and instrumental techniques for assessing disease severity and systemic involvement, and development of new multi-parametrical disease activity score for autoimmune CTD.Since the Research Topic was open to submission, 39 manuscripts were submitted, of which 27 were rejected, and 12 were published.The Research Topic was viewed about 20,500 times, highlighting the scientific community's interest in the subject, and its relevance to patients.An original research article by Atzeni et al. evaluated the soluble receptor for advanced glycation end products (RAGE) and its ligand high mobility group box 1 (HMGB1) as a potential predictor of pulmonary arterial hypertension (PAH) in systemic sclerosis (SSc).SSc (in general) and PAH (in particular) are characterized by a systemic progressive obliterative vasculopathy.Both interstitial lung disease (ILD) and PAH significantly impact the long-term survival of SSc patients.Early in the disease, SSc patients may develop pulmonary hypertension which may stem from ILD or PAH.Notably, there are no Frontiers in Immunology frontiersin.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0130,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,235 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ImmunologyMême sujetSystemic Sclerosis and Related DiseasesTravaux en français237 207