Novos biomarcadores séricos para o diagnóstico de pacientes com colite ulcerativa
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: realizar uma revisão da literatura sobre possíveis marcadores séricos em pacientes com RU com o objetivo de identificar potenciais biomarcadores. Métodos: os descritores “Colitis Ulcerative”, “Biomarkers” e “Diagnosis” foram utilizados para a busca nas bases de dados PUBMED, LILACS, SciELO e SCOPUS. Após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão nas bases de dados, os 32 artigos foram classificados como amostras. Resultados: a pesquisa indica que os biomarcadores podem desempenhar papéis distintos na avaliação da atividade e no diagnóstico da RU. Por exemplo, o peptídeo nesfatin-1 apresentou níveis séricos elevados durante os períodos ativos da doença, enquanto o peptídeo trefoil factor 3 mostrou-se promissor na predição da atividade da RU. Vale destacar que a proteína C-reativa (PCR) é um marcador comumente utilizado, no qual valores elevados são observados em pacientes durante a fase ativa da doença; no entanto, estudos sugerem a necessidade de redefinir os valores de corte da PCR para melhor predizer a remissão endoscópica. Outras abordagens, como a análise de proteínas, ácidos graxos específicos e proteínas relacionadas à matriz extracelular, também têm sido exploradas, destacando seu potencial como biomarcadores. Conclusão: em resumo, há uma diversidade de possíveis biomarcadores de importância clínica que desempenham diferentes papéis na avaliação e diagnóstico da CU. No entanto, é essencial conduzir mais pesquisas para validar esses biomarcadores para obter maior confiabilidade.
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 | 0.011 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".