Pathogenesis of Post-Tuberculosis Lung Disease: Defining Knowledge Gaps and Research Priorities at the Second International Post-Tuberculosis Symposium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Post-tuberculosis (post-TB) lung disease is increasingly recognized as a major contributor to the global burden of chronic lung disease, with recent estimates indicating that over half of TB survivors have impaired lung function after successful completion of TB treatment. However, the pathologic mechanisms that contribute to post-TB lung disease are not well understood, thus limiting the development of therapeutic interventions to improve long-term outcomes after TB. This report summarizes the work of the Pathogenesis and Risk Factors Committee for the Second International Post-Tuberculosis Symposium, which took place in Stellenbosch, South Africa, in April 2023. The committee first identified six areas with high translational potential: 1) tissue matrix destruction, including the role of matrix metalloproteinase dysregulation and neutrophil activity; 2) fibroblasts and profibrotic activity; 3) granuloma fate and cell death pathways; 4) mycobacterial factors, including pathogen burden; 5) animal models; and 6) the impact of key clinical risk factors, including HIV, diabetes, smoking, malnutrition, and alcohol. We share the key findings from a literature review of those areas, highlighting knowledge gaps and areas where further research is needed.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».