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Enregistrement W4401975799 · doi:10.3389/fimmu.2024.1403420

Lymphocyte subsets for predicting inflammatory bowel disease progression and treatment response: a systematic review

2024· review· en· W4401975799 sur OpenAlexaboutno aff
Rirong Chen, Chao Li, Jieqi Zheng, Zinan Fan, Li Li, Minhu Chen, Baili Chen, Shenghong Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaCrohn's and Colitis Foundation
Mots-clésInflammatory bowel diseaseMedicineInflammatory responseImmunologyLymphocyte subsetsDiseaseInflammationImmune systemInternal medicineT cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Lymphocytes play a key role in the pathogenesis of inflammatory bowel disease (IBD) and are widely explored as promising prognostic indicators. We aimed to outline the existing evidences on the capability of lymphocyte subpopulations to predict disease progression and treatment response in patients with IBD. Methods The protocol for this review was registered in PROSPERO (registration ID: CRD 42022364126). Systematic retrieval was conducted using PubMed, Embase, and Web of Science databases. Original articles on the prognostic value of lymphocyte subsets in IBD published up to April 8, 2023 were eligible for inclusion. The Newcastle–Ottawa Scale was used to evaluate the risk of bias. Results Twenty studies were ultimately included: eight evaluated the prediction of disease progression and 12 focused on the prediction of treatment response. According to the Newcastle–Ottawa Scale, three studies were of high quality, 16 were of moderate quality, and only one was of low quality. T-cell subpopulations, including CD4+ T cells, CD8+ T cells, and γδ T cells, are revealed to have prognostic capacity. Transmembrane tumor necrosis factor α-bearing lymphocytes, CD4+ T cells, CD8+ T cells, and Plasma cells are found to have the potential to predict the response to anti-TNFα agents. In contrast memory T cells, CD4+ T cells, and naïve B cells may predict the response to vedolizumab. Conclusions This systematic review identified several potential lymphocyte subset-related predictors. If verified in large cohort prospective studies, these findings could aid clinical decision-making. Systematic Review Registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/ , identifier CRD42022364126.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,010
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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