Transplantation d’ilôts chez les diabétiques insulino-dépendants : réel espoir ou coup médiatique ?
Bibliographic record
Abstract
La parution de resultats sur le succes de greffes d'ilots de Langerhans chez 7 diabetiques insulino-dependants, leur permettant de se passer d'insuline et d'obtenir un equilibre tres satisfaisant de la glycemie (figures A et B), a souleve beaucoup d'espoirs et a fait la une de nombreux journaux. Les resultats ont ete juges tellement interessants qu'ils ont meme justifie, pour les editeurs du N Engl J Med, une parution electronique anticipee de plusieurs semaines [1]. Que penser ? Il faut effectivement reconnaitre que, par rapport aux greffes d'ilots anterieures couronnees de succes dans une petite proportion de cas (8 % seulement), le travail rapporte donne un pourcentage de succes de 100 %. Certes, le recul est seulement de quelques mois pour certains patients, mais c'est deja tout a fait etonnant. Peut-etre est-ce lie a la technique d'immuno-suppression, moins toxique que celles utilisees jusqu'a maintenant (les canadiens associent 3 immunosuppresseurs : le sirolimus, le tacrolimus, a faible dose, et un anticorps monoclonal dirige contre le recepteur de l'interleukine-2, le daclizumab), ou au fait qu'ils n'utilisent pas de glucocorticoides ou de ciclosporine, reputes toxiques pour les ilots transplantes. Peut-etre est-ce lie a l'excellente qualite des ilots prepares pour chaque patient, a partir d'au moins 2 donneurs decedes recemment, la greffe etant reiteree jusqu'a obtenir un equilibre glycemique correct. Peut-etre est-ce lie a la technique d'injection percutanee trans-hepatique intraportale des ilots. Il faut peut-etre attendre un peu avant de crier victoire. Si ces resultats se confirment, le principal probleme, comme le souligne l'editorial associe [2], sera d'avoir suffisamment de donneurs.1. Shapiro A.M.J., et al. 2000. Islet transplantation in seven patients with type1 diabetes mellitus using a glucocorticoid-free immunosuppressive regimen. N Engl J Med 343 : 230-238.2. Robertson R.P. 2000. Successful islet transplantation for patients with diabetes – Fact or fantasy ? N Engl J Med 343 : 289-290.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".