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Enregistrement W4401157921 · doi:10.1177/12034754241266136

Biomarkers in Pemphigus Vulgaris: A Systematic Review

2024· review· en· W4401157921 sur OpenAlexaff
Ryan S.Q. Geng, B. Wilken, Siddhartha Sood, R. Gary Sibbald, Cathryn Sibbald

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Bullous Skin Diseases
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenQueen's UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePemphigus vulgarisDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Pemphigus vulgaris (PV) is a rare intraepidermal blistering disease that is potentially life-threatening due to risk of infection and failure of skin barrier function. The identification of biomarkers has the potential to provide diagnostic utility and identify new therapeutic targets. The objective of this systematic review is to identify all potentially relevant PV biomarkers, categorize them, and identify trends to determine the involvement of T-cell-mediated, B-cell-1mediated, and innate immune-mediated pathways in PV pathogenesis. Methods/Results: Medline and Embase databases were searched according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses guidelines, resulting in the inclusion of 66 studies that reported on a total of 2463 patients and 146 unique biomarkers. Biomarkers were categorized into T-cell-mediated, B-cell-mediated, and innate immune system pathways. The most notable biomarkers trends include elevations in IL-4, IL-6, IL-17A, anti-Dsg1/3 autoantibodies, and a reduction in T reg cells and FOXP3. Conclusion: The results of this review support current theories of PV pathogenesis, with increased T h 2 activity, increased T h 17 activity, decreased T reg activity, and production of anti-Dsg1/3 autoantibodies being observed. Targeting of IL-4 and IL-6 may provide therapeutic benefit. However, more research is required to validate biomarkers for clinical utility and assess viability as therapeutic targets.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,305 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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