Novos biomarcadores séricos para o diagnóstico de pacientes com colite ulcerativa
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: realizar uma revisão da literatura sobre possíveis marcadores séricos em pacientes com RU com o objetivo de identificar potenciais biomarcadores. Métodos: os descritores “Colitis Ulcerative”, “Biomarkers” e “Diagnosis” foram utilizados para a busca nas bases de dados PUBMED, LILACS, SciELO e SCOPUS. Após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão nas bases de dados, os 32 artigos foram classificados como amostras. Resultados: a pesquisa indica que os biomarcadores podem desempenhar papéis distintos na avaliação da atividade e no diagnóstico da RU. Por exemplo, o peptídeo nesfatin-1 apresentou níveis séricos elevados durante os períodos ativos da doença, enquanto o peptídeo trefoil factor 3 mostrou-se promissor na predição da atividade da RU. Vale destacar que a proteína C-reativa (PCR) é um marcador comumente utilizado, no qual valores elevados são observados em pacientes durante a fase ativa da doença; no entanto, estudos sugerem a necessidade de redefinir os valores de corte da PCR para melhor predizer a remissão endoscópica. Outras abordagens, como a análise de proteínas, ácidos graxos específicos e proteínas relacionadas à matriz extracelular, também têm sido exploradas, destacando seu potencial como biomarcadores. Conclusão: em resumo, há uma diversidade de possíveis biomarcadores de importância clínica que desempenham diferentes papéis na avaliação e diagnóstico da CU. No entanto, é essencial conduzir mais pesquisas para validar esses biomarcadores para obter maior confiabilidade.
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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 | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».