Evaluation of interleukin 33 (IL-33) levels in the course of bronchial asthma (preliminary studies)
Bibliographic record
Abstract
Wprowadzenie Badania z zakresu immunologii wykazały istotną rolę cytokin w rozwoju astmy, ze szczególnym uwzględnieniem cytokin prozapalnych z limfocytów Th2. Interleukina 33 (IL-33) należy do rodziny interleukin 1 (IL-1). Intensyfikuje produkcję cytokin przez te komórki. Jej działanie indukuje produkcję bardzo dużych ilości takich cytokin, jak IL-4, IL-5 i IL-13, które są ważne w rozwoju chorób alergicznych. Cel pracy Ocena, czy stężenie IL-33 zależy od ciężkości astmy oskrzelowej w przebiegu choroby. Materiał i metody W badaniu wzięło udział 80 osób: 20 ochotników i 60 chorych na astmę – 20 uczestników z astmą przewlekłą łagodną, 20 z astmą umiarkowaną i 20 z astmą ciężką. U wszystkich chorych utrzymywano kontrolę astmy. Od każdego pacjenta pobrano krew do oceny IL-33 testem Elisa; u wszystkich pacjentów wykonano dodatkową spirometrię (w ramach wizyt w poradni). Wyniki Podwyższony poziom IL-33 stwierdzono u 17 pacjentów z badanej grupy liczącej 60 osób. U niektórych ochotników, tj. 10 spośród 20, również wystąpiło zwiększone stężenie tej interleukiny. Wnioski W naszym badaniu nie uzyskano jeszcze konkretnych odpowiedzi. Przyczyna zwiększonego stężenia tej cytokiny w grupie ochotników wydaje się niejasna. Z wywiadu wynika, że uczestnicy nie cierpieli na żadne choroby, w tym na te o podłożu alergicznym. Ze względu na rozpowszechnienie atopii w populacji ogólnej (ok. 45%) mogły to być osoby z tą cechą.
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 | 0.010 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.005 |
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".