Rôle des lysophospholipides dans la physiopathologie de la polyarthrite rhumatoïde
Bibliographic record
Abstract
La polyarthrite rhumatoïde (PR) est une maladie auto-immune touchant environ 1% de la population Canadienne. Les nombreux traitements disponibles sur le marché présentent encore des inconvénients majeurs: résistances aux médicaments sur le long terme, et efficacité partielle ou nulle des traitements. C’est pourquoi il est constamment nécessaire de développer de nouvelles cibles thérapeutiques. À ce propos, l’acide lysophosphatidique (LPA) et la sphingosine-1-phosphate (S1P) semblent jouer un rôle dans l’inflammation chronique impliquée dans l’arthrite. Dans le liquide synovial des patients atteints de la PR, on retrouve non seulement du LPA, mais aussi certains produits de son catabolisme et l’enzyme qui le produit. De plus, le TNF-α associé à l’inflammation est capable d’amplifier les effets du LPA et du S1P. Dans notre étude, on essaie de comprendre les mécanismes utilisés par ces deux lysophospholipides qui pourraient exacerber l’inflammation chronique associée à la PR. Les enzymes qui produisent ces lysophospholipides, ou leurs récepteurs, pourraient être des cibles potentielles dans les futurs traitements de la PR.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".