Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Die juvenile idiopathische Arthritis (JIA) ist die häufigste chronische rheumatische Erkrankung im Kindesalter. Viele Kinder benötigen nach Diagnosestellung über viele Jahre immunmodulierende Therapien. Ein beträchtlicher Anteil von Kindern zeigt schwere therapierefraktäre Verläufe und einige entwickeln schwerwiegende Medikamentennebenwirkungen. Zahlreiche Genpolymorphismen wurden als potenzielle prädiktive Biomarker in klinischen Studien zur Pharmako genetik von Methotrexat und Etanercept bei der JIA analysiert, ohne jedoch eindeutige Ergebnisse erbracht zu haben. Dies ist möglicherweise auf kleine und klinisch heterogene Studienpopulationen, Unterschiede in der Bewertung der Krankheitsaktivität und der Analyse von nur wenigen Kandidatengenvarianten zurückzuführen. Die erste pharmakogenetische genomweite Untersuchung bei der JIA hat Genregionen von besonderem biologischen Interesse identifiziert. Eine Validierung ist jedoch erforderlich. Die Entdeckung neuer pharmakogenetischer Biomarker und deren Netzwerke können zur Entwicklung neuer Medikamente führen und eine „individuelle“ Therapie ermöglichen, die das Nutzen-Risiko-Verhältnis einer Therapie für den einzelnen JIA-Patienten verbessert.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".