A proposed path to explaining the unexplained anemia of aging
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 17% of people aged 65 years and older are anemic, and 10% of death certificates report anemia as a secondary cause of death in the United States. Nonetheless, anemia remains unexplained in 30%-50% of older adults. This unexplained anemia of aging (UAA) is a diagnosis of exclusion. The mechanism, impact, and progression of UAA remain unknown. At older ages, anemia adds to pre-existing co-morbidities with significant adverse health consequences, representing a compelling unmet clinical concern. The National Institute on Aging held a workshop in 2024 to discuss current knowledge and research opportunities. Topics included the epidemiology of anemia at older age and its clinical implications; probable mechanism(s) underlying UAA, that is, low-grade inflammation's effects on erythropoiesis; the role of microbiota in iron regulation in bone marrow; the importance of ruling out a diagnosis of leukemic clonal hematopoiesis (CH), which is more prevalent in older age; the role of senescence and aging governing hematopoiesis; and the effects of sex hormones on hematopoietic stem cell aging. Understanding the roles of these factors could reduce the proportion of the older anemic population whose anemia remains unexplained and offer insights into new potential diagnostic and intervention strategies. Speakers reviewed previous clinical trials in patients with UAA and CH. They discussed lessons learned and future research priorities, including efforts to develop new diagnostic algorithms and potential uses of machine learning.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».