MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7011274586

Level of middle mass molecules in synovial fluid of patients with rheumatoid arthritis

2021· article· en· W7011274586 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University Series pedagogy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering and Materials Science Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynovial fluidRheumatoid arthritisRheumatoid factorBody fluidArthritisInflammatory arthritis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Актуальность. Благодаря прямому контакту синовии с хрящом, поверхностью кости и синовиоцитами исследование суставного ликвора при ревматоидном артрите (РА) имеет большое диагностическое значение, причем изменения показателей четко коррелируют с данными морфологического исследования пораженных суставных тканей. В синовии больных РА накапливаются белковые вещества разной молекулярной массы и ферменты, участвующие в процессах деструкции хряща, сухожилий и связок. Вместе с тем надежных дифференциально-диагностических биомаркеров синовиальной жидкости при патологии суставов пока не существует. Цель и задачи исследования: установить клинико-патогенетическую значимость среднемолекулярных соединений разных фракций в суставной жидкости больных РА, их связь с нарушениями физико-химического характера синовии и составом в ней поверхностно-активных веществ (сурфактанты). Материалы и методы. Синовиальную жидкость, полученную из коленных, локтевых и плечевых суставов, изучали у 21 больного РА (средний возраст составил 50 лет, соотношение мужчин и женщин — 1 : 2), среди которых умеренная и высокая степень активности заболевания установлена во всех случаях, III и IV стадии патологического процесса — в 61,9 %, внесуставная форма болезни — в 61,9 %, системный остеопороз — в 95,2 %, серопозитивность по ревматоидному фактору (RF) — в 90,5 %, по антителам к циклическому цитруллиновому пептиду (aCCP) — в 95,2 %. Для определения молекул средней массы в синовиальном ликворе и сыворотке крови применяли скрининговый метод с осаждением белков трихлоруксусной кислотой и определением спектров поглощения света кислоторастворимой фракции. Белковые и небелковые азотистые сурфактанты изучали с помощью биоанализатора Olympus AU640 (Япония), а межфазную тензиометрию с подсчетом соотношения поверхностного натяжения при бесконечном времени жизни поверхности для высокомолекулярных веществ и при времени, равном 0,01 с, для низкомолекулярных соединений (ST∞/0,01 %) осуществляли с использованием компьютерного аппарата ADSA-Toronto (Германия, Канада). Результаты. Интегральный состав среднемолекулярных соединений в синовии и крови зависит от сывороточных уровней RF и aCCP, а с темпами прогрессирования артикулярного синдрома связаны показатели нуклеотидной (NF) и хроматофорной фракций (CF) молекул средней массы, которые наряду с аминопептидной (AF) и пептидной фракциями (PF) определяют высокую активность заболевания, костно-деструктивные изменения суставов (AF), минеральную плотность кости (AF, PF, CF), формирование остеоузур (AF) и внутрисуставных хондромных тел (NF, CF), прямо коррелируют с содержанием в суставном ликворе иммуноглобулина G (NF, CF), причем CF прямо соотносится с наличием артрокальцинатов и тел Гоффа. Выводы. При РА молекулы средней массы разных фракций в синовиальной жидкости участвуют в патогенетических построениях заболевания, зависят от клинических, рентгенологических и сонографических признаков заболевания, могут быть использованы для прогнозирования течения патологического процесса.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Scientific Issues of Ternopil Volodymyr Hnatiuk National Pedagogical University Series pedagogy→Même sujetEngineering and Materials Science Studies→Travaux en français237 207→