Eilandjestransplantatie: huidige inzichten en toekomstperspectieven
Bibliographic record
Abstract
Auteur(s): LANNOO M, GILLARD P, KEYMEULEN B, COOSEMANS W, MATHIEU C , | Samenvatting: Transplantatie van pancreaseilandjes is een van de meest beloftevolle behandelingen voor type-1-diabetespatiënten. Tot voor kort waren de resultaten van de overleving van eilandjesgreffen en het bekomen van insulineonafhankelijkheid bij deze auto-immune patiënten ontgoochelend. Enkele jaren geleden slaagde men in Edmonton (Canada) erin om meer dan 10 type-1-diabetespatiënten insulineonafhankelijk te maken na eilandjestransplantatie door gebruik te maken van nieuwe immunosuppressieve therapie. In het elan van deze studie zijn er momenteel wereldwijd transplantatieprogramma’s opgestart om de mogelijkheden van deze therapie te exploreren. Problemen van beschikbaarheid van voldoende materiaal om te transplanteren en de nog steeds aanwezige noodzaak tot chronische immunosuppressie beperken momenteel de mogelijkheden van deze techniek. Basisonderzoek naar stamcellen als mogelijke bron van eilandjes, naar het ontwikkelen van xenotransplantatie en vooral naar het induceren van tolerantie in het immuunsysteem geeft nieuwe hoop dat deze techniek ooit op grote schaal zal kunnen toegepast worden.
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 | 0.009 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 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".