Notice bibliographique
Résumé
Systemic lupus erythematosus (SLE) is an autoimmune disease that can affect many organs, including the skin, joints, the central nervous system and the kidneys. Women of childbearing age and certain racial groups are typically predisposed to developing the condition. Rare, inherited, single-gene complement deficiencies are strongly associated with SLE, but the disease is inherited in a polygenic manner in most patients. Genetic interactions with environmental factors, particularly UV light exposure, Epstein–Barr virus infection and hormonal factors, might initiate the disease, resulting in immune dysregulation at the level of cytokines, T cells, B cells and macrophages. Diagnosis is primarily clinical and remains challenging because of the heterogeneity of SLE. Classification criteria have aided clinical trials, but, despite this, only one drug (that is, belimumab) has been approved for use in SLE in the past 60 years. The 10-year mortality has improved and toxic adverse effects of older medications such as cyclophosphamide and glucocorticoids have been partially offset by newer drugs such as mycophenolate mofetil and glucocorticoid-sparing regimes. However, further improvements have been hampered by the adverse effects of renal and neuropsychiatric involvement and late diagnosis. Adding to this burden is the increased risk of premature cardiovascular disease in SLE together with the risk of infection made worse by immunosuppressive therapy. Challenges remain with treatment-resistant disease and symptoms such as fatigue. Newer therapies may bring hope of better outcomes, and the refinement to stem cell and genetic techniques might offer a cure in the future.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,021 |
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 ».