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Enregistrement W4408812173 · doi:10.3390/diagnostics15070813

Familial Mediterranean Fever; Recent Advances, Future Prospectives

2025· review· en· W4408812173 sur OpenAlexaff
Micol Romano, David Piskin, Ovgu Kul Cınar, Erdal Sağ

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamilial Mediterranean feverMedicineIntensive care medicineVirologyDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Familial Mediterranean Fever (FMF) is the prototype and most common autoinflammatory disease that is particularly frequent in populations originating from the Mediterranean basin. It is characterized by episodes of recurrent inflammation lasting 2–3 days. Colchicine is the mainstay therapy, which decreases the number of attacks and eventually prevents amyloidosis, the most worrisome complication of uncontrolled FMF. It is an autosomal recessive disease. The high rate of MEFV gene mutations in specific populations has been discussed as the result of an evolutionary advantage. Tel-Hashomer criteria were the first set of criteria primarily designed for adults. Recently, the Eurofever/PRINTO group has validated a new set of classification criteria for FMF, including clinical and genetic variables. Colchicine intolerance is an important problem and limits the ability to reach an effective dose. In these groups of patients, adding an alternative biological treatment (anti IL-1 agents) is recommended. Several tools such as FMF50, AIDAI, ADDI, ISSF and MASIF have been proposed to evaluate and quantify the disease activity and organ damage. Ongoing research should clarify the exact mechanisms causing FMF attacks and phenotypic variabilities between the patients; further translational research requires the implementation of proteomics and epigenetics signatures to elucidate the pathogenesis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 GPT0,300
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations16
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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