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Enregistrement W7161978083 · doi:10.82308/1722

A population-based association study of toll-like receptor signaling pathway gene polymorphisms in chronic rhinosinusitis

2009· dissertation· en· W7161978083 sur OpenAlexaboutno aff
Marc Tewfik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismPopulationChronic rhinosinusitisSNPChronic diseaseGenetic inheritance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La rhinosinusite chronique (RSC) est une maladie fréquente qui cause l'inflammation des sinus. Les récepteurs Toll-like (TLR) sont importants dans l'immunité innée, répondant aux microorganismes. Nous avons évalué les polymorphismes ponctuels de séquence (SNPs) dans les gènes codant les voies de signalisation TLR chez 206 patients atteints de RSC sévère et 200 témoins. Nous avons aussi investigué l'association entre ces SNPs et le niveau d'IgE sanguin. En tout, 96 sur 104 SNPs ont été génotypés avec succès. Bien que nous ne pouvions pas confirmer l'association avec la RSC, 3 SNPs dans le gène IRAK4 – rs1461567, rs4251513, and rs4251559 – étaient associés a un niveau d'IgE sanguin élevé (p < 0.004). Le résultat a été répliqué dans une seconde population indépendante d'individus souffrant d'asthme provenant du Saguenay-Lac-Saint-Jean (p < 0.031). Ces résultats suggèrent qu'une modification génétique dans le gène IRAK4 prédispose à un niveau élevé d'IgE dans les maladies respiratoires.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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