Interferon γ Expressing Mucosal Cells in Pediatric Chronic Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
The pathogenesis of Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC) is multifactorial and includes aberrations in the composition of gastrointestinal mucosal inflammatory cells. Accurate identification of CD and UC is important as treatment and prognosis differs; however, CD and UC may be difficult to differentiate. Interferon γ (IFNγ) expression appears to be increased in ileal mucosa from CD patients, implying that IFNγ could be a diagnostically useful marker to differentiate CD from UC. This study uses automated assessment of IFNγ immunohistochemical expression in archival GI mucosal biopsies from stomach, duodenum, terminal ileum, and colon in a pediatric population to address this possibility. IFNγ positive mucosal cells are increased in the colon in both CD and UC compared to normal colon and in the ileum of CD compared to normal and UC. The abundance of IFNγ positive cells is not correlated with the presence of active inflammation, indicating that active inflammation is not responsible for the variance in abundance of IFNγ positive cells between cohorts and sites. Overlap between CD, UC, and normal suggests that IFNγ immunohistochemistry may only be clinically useful in select situations such as undetermined inflammatory bowel disease and additional study in these areas is warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».