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Enregistrement W4407369102 · doi:10.1007/s12016-025-09023-8

Lipid Metabolism: An Emerging Player in Sjögren’s Syndrome

2025· review· en· W4407369102 sur OpenAlexaff
Keni Chang, Peiming Luo, Zizhen Guo, Lufei Yang, Jincheng Pu, Fang Han, Feiyang Cai, Jianping Tang, Xuan Wang

Notice bibliographique

RevueClinical Reviews in Allergy & Immunology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesTongji UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésLipid metabolismMetabolismMedicineChemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sjögren's syndrome (SS) is a chronic autoimmune disorder that primarily affects the exocrine glands. Due to the intricate nature of the disease progression, the exact mechanisms underlying SS are not completely understood. Recent research has highlighted the complex interplay between immune dysregulation and metabolic abnormalities in inflammatory diseases. Notably, lipid metabolism has emerged as a crucial factor in the modulation of immune function and the progression of autoimmune diseases, including SS. This review explores the prevalence of dyslipidemia in SS, emphasizing its role in the onset, progression, and prognosis of the disease. We specifically described the impact of altered lipid metabolism in exocrine glands and its association with disease-specific features, including inflammation and glandular dysfunction. Additionally, we discussed the potential clinical implications of lipid metabolism regulation, including the role of polyunsaturated fatty acids (PUFAs) and their deficits in SS pathogenesis. By identifying lipid metabolism as a promising therapeutic target, this review highlights the need for further research into lipid-based interventions for the management of SS.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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