dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
La plupart de ces combinaisons d'anticorps sont administrées séquentiellement, à partir d'entités biologiques anticorps développées individuellement comme biomédicament, et ayant obtenu initialement une AMM en tant qu'anticorps monoclonal « principe actif unique ». Le choix de la séquence de traitement reste encore à optimiser, notamment si des combinaisons 2 ClinicalTrials. gov d'anticorps anti-tumeur avec des anticorps anti-point de contrôle immunitaire sont proposées. En infectiologie, une vingtaine d'essais cliniques sont recensés (Tableau I). Dans quelques cas, de nouvelles stratégies industrielles de production/formulation, développées par certaines sociétés pharmaceutiques, ont permis de rationaliser et d'optimiser la production de combinaison d'anticorps (Figure 2). Titre niveau 1 La validation industrielle des combinaisons d'anticorps : formulation « unique » ou « séparée », production en « cellule unique » ou « par un mélange de plusieurs cellules » ? La production d'anticorps pour développer des associations thérapeutiques peut se réaliser selon 4 stratégies principales (Figure 2), qui ont conduit au développement clinique de mélanges oligoclonaux d'anticorps (Tableau I et II) :  Stratégie « formulation séparée » : les principes actifs « anticorps » sont produits séparément à partir de chaque lignée cellulaire (surtout des cellules CHO), la formulation pharmaceutique est réalisée individuellement et les biomédicaments anticorps sont injectés séquentiellement lors du traitement.
Remerciements Les auteurs remercient les  Drs André Pèlegrin ,  Isabelle Navarro-Teulon ,  Bruno Robert ,  Nadège Gaborit ,  Yassamine Lazrek  et Gaëlle Thomas pour leur contribution aux travaux de l'équipe auxquels il est fait référence dans cet article ; ils remercient également  Véronique Garambois ,  Geneviève Heintz ,  Sabine Bousquié , et toute l'équipe de l'animalerie de l'IRCM pour leur assistance technique. Ces travaux ont été financés par la Ligue contre le Cancer, le cancéropôle GSO, le  GEFLUC , le programme  FUI13 UmAbHER3  ( BPI France ), le  SIRIC Montpellier Cancer, Inserm Transfert et le LabEx MAbImprove   ANR-10-LABX-53-01.
Que la non prise soit primaire ou secondaire, un élément important est l'absence de rechute de la maladie hématologique sous-jacente  [3]. L'absence de prise de greffe liée à une rechute est en effet un événement distinct, régi par des mécanismes physiopathologiques différents. Le terme « rejet » est parfois employé pour caractériser une non prise de greffe. Le rejet de greffe est un des mécanismes possibles de la non prise de greffe. Les lymphocytes T étant considérés comme les principaux médiateurs du rejet  [9] , un chimérisme lymphocytaire T donneur < 5% doit faire évoquer cette étiologie. L'absence de définition internationale jusqu'à peu constitue la première source de variabilité des études plus anciennes. Outre la définition en elle-même et sa temporalité, les patients ayant présenté une rechute et/ou un décès précoce peuvent être catégorisés par erreur comme non prise de greffe dans les bases de données.
Objectives: People living with HIV (PLWH) are particularly affected in their sexual life. Medical support of PLWH's sexuality is increasingly proposed however no data are available. We assessed the interest of PLWH for sexual and emotional health support within a French HIV outpatient care facility. Population and methods: Anonymous questionnaire proposed to PVWH attending our facility. Five types of consultations were investigated: overall sexual and emotional health; HIV transmission and prevention; sexually transmitted diseases; sexual practices; recreational drugs. Cluster analysis in order to identify groups of PLWH with similar expectations. Results: 138 questionnaires completed: 64. 5% were interested by at least one type of consultation. No significant differences between clusters by gender, age, or sexual orientation.
Suite à un développement clinique rapide, les PARPi olaparib, rucaparib, et niraparib ont obtenu une autorisation de mise sur le marché pour le traitement des cancers de l'ovaire associés à une mutation de BRCA (« BRCA-mutés ») ; l'olaparib et le talazoparib ont été approuvés pour le traitement des cancers du sein BRCAmutés. Plusieurs études précliniques ont par ailleurs démontré que le défaut d'autres gènes suppresseurs de tumeur impliqués dans la réparation de l'ADN, tels que ERCC1 (excision repair crosscomplementation group 1), déficient dans 30 % des cancers bronchiques nonà-petites cellules (CBNPC), entraîne également une sensibilité accrue aux PARPi  [2]. Ces résultats ont permis le développement d'essais cliniques de phase II (par exemple, l'essai PIPSeN développé à l'Institut Gustave Roussy, NCT02679963) évaluant l'efficacité des PARPi dans le CBNPC.
Nous avons ensuite tumeurs présentent une déficience en montré que cette accumulation d'ADN ERCC1, et les anti-PD-1/PD-L1 ont déjà cytosolique était associée à une activa- démontré leur efficacité anti-tumorale tion de la signalisation STING et de ses -, pourraient bénéficier de cette stra- marqueurs, notamment la phosphoryla- tégie thérapeutique. Un essai clinique tion de TBK1 (TANK-binding kinase 1) de type « panier » 2 vient d'être mis en et celle des facteurs de transcription place à l'institut Gustave Roussy pour IRF3/7 (interferon regulatory factors évaluer cette stratégie (essai ARIANE, 3/7) et NF-κB (nuclear factor-kappa B). EudraCT 2018-001744-62). ‡ Cette activation entraînait une réponse Exploiting DNA repair vulnerabilities interféron de type I caractérisée par le with PARP inhibitors to stimulate anti- relargage de cytokines chimiotactiques, tumor immunity telles que CCL5 (Figure 1).
Évolution Chez l'enfant, la vascularite à IgA se manifeste le plus souvent par une poussée unique. Chez l'adulte, 22% des patients auront plusieurs poussées et 33% des adultes passeront à la chronicité. Le risque vital est avant tout lié à l'atteinte digestive, lorsque celle-ci se complique de perforation ou d'hémorragie gastro-intestinale non contrôlée. Ces complications, plus fréquentes chez l'enfant, sont néanmoins exceptionnelles. L'atteinte pulmonaire (hémorragie intra-alvéolaire) est très rare mais souvent fatale  (19, 20, 42). Après une extraction de la base de données Medline, des auteurs ont décrit 36 patients (28 publications), estimant la prévalence entre 0,8 et 5%  (18). L'hémoptysie (75%), l'anémie (74%) et l'infiltration à l'imagerie (94%) sont les symptômes de l'hémorragie intraalvéolaire chez ces patients.
Les bases de données administratives sont le support des politiques de santé publique en France, en particulier des politiques de remboursement et d'organisation des soins  [1]. Qu'adviendrait-il si des résultats d'études produites à partir de ces bases étaient faux ? Quelles en seraient les conséquences humaines, et qui serait responsable ? Un véritable séisme eut lieu en 2002 quand John Ioannidis publia son article « Pourquoi la plupart des résultats scientifiques sont faux »  [2]. La communauté scientifique s'est dès lors réappropriée la question de la reproductibilité de ces expériences. La possibilité d'invalider ou de réfuter une théorie est au coeur de la démarche scientifique. En ce sens, la reproductibilité est un critère opposable de scientificité et d'intégrité scientifique  [3, 4].
La plupart des études ne reproduisant pas régulièrement leurs analyses, cela diminue leur intérêt en santé publique (indicateurs obsolètes). La principale limite de notre étude concerne le mode de sélection des articles. Nous n'en avons, en effet, pas réalisé une revue systématique. Cette étude n'a donc que la valeur que lui donne l'analyse d'une série de cas. Une autre limite concerne le nombre de relecteurs, puisqu'elle n'a pas bénéficié d'une double relecture. Enfin, bien que la base de données ayant servi à cette étude soit disponible en accès ouvert 2  , les mesures de reproductibilité méthodologique que nous proposons n'ont pas fait l'objet d'une validation scientifique.
L'étude, les résultats et les hypothèses Le Système national des données de santé comprend principalement les bases de données de l'Assurance maladie (Système national d'information inter-régimes de l'Assurance maladie ou SNIIRAM) et la base de données des hospitalisations issues du Programme de médicalisation des systèmes d'informations (PMSI). Les études reposant sur le SNDS peuvent inclure uniquement les données du PMSI, la totalité des données du SNIIRAM chaînées avec les données du PMSI (datamart consommation inter-régimes, DCIR), ou un échantillon de ce dernier appelé échantillon généraliste des bénéficiaires (EGB). Les études qui reposent sur le SNDS sont de trois types : (1) des rapports destinés aux autorités de santé (littérature grise) ; (2) des publications scientifiques qui ne sont pas référencées, en langue française ; et (3) des publications scientifiques référencées et publiées dans des revues à comité de lecture.
du terme « reproductibilité » a amené Goodman et al. à en décrire trois dimensions [5] : la reproductibilité méthodologique, la reproductibilité des résultats et la reproductibilité des conclusions. La reproductibilité méthodologique fait référence à la capacité à reproduire exactement les mêmes résultats, en utilisant le même protocole d'étude sur les mêmes données. La reproductibilité des résultats est la capacité à reproduire des résultats semblables au travers d'expériences de réplication indépendantes. La reproductibilité des conclusions est la capacité des chercheurs à aboutir aux mêmes conclusions à partir des mêmes résultats. Les bases de données administratives sont incontournables pour réaliser des études en vie réelle. Issues de la population générale (population-based), elles sont de dimension Inserm, Centre de Recherche des Cordeliers, UMRS 1138, équipe « Sciences de l'information au service de la médecine personnalisée », Université Paris Descartes, Sorbonne Paris Cité, 15, rue de l'École de Médecine, 75006 Paris, France.
github. com/vlooten/reproductibilite suffisante pour estimer correctement les tailles d'effet (effect-size), sont historicisées (capacité de retrouver l'état exact des données à une date antérieure) et elles sont partagées au travers du Système national des données de santé (SNDS) [1] , qui les rend accessibles à toute la communauté scientifique. Les études portant sur ces bases ne présentent a priori aucun obstacle à leur reproductibilité méthodologique. L'objectif de notre travail était d'étudier la reproductibilité méthodologique des études réalisées à partir de ce Système national des données de santé.
Introduction. Depuis la fin du XX ème siècle, l'expansion de la publication médicale scientifique suit une courbe exponentielle. En 2017, Van Noorden et al. [1]  notaient que trente-neuf millions d'articles biomédicaux avaient été publiés entre 1990 et 2015, dans la seule base de données Web of Science, et que le nombre de références citées dans chaque article avait régulièrement augmenté. Parallèlement à cette expansion sans précédent, dans un monde scientifique où, comme l'a rappelé la titulaire de la Chaire d'ingénierie documentaire du Conservatoire National des Arts et Métiers, Ghislaine Chartron  [2] , deux économies s'entrelacent : une économie symbolique -l'échange des idées indispensable au progrès scientifique -et une économie de biens -l'échange de textes aboutissement ultime d'un processus éditorial -, les chercheurs ont vu évoluer la rédaction médicale scientifique et se transformer la presse médicale scientifique, un double mouvement dont les principaux ressorts sont décryptés dans cette mise au point.
Le second écueil éthique est le plagiat qui consiste à copier ou accaparer les mots ou les idées d'un auteur que l'on omet, délibérément -ou par négligence… -, de citer. La recherche documentaire -la liste des références -, menée dès que le but de la recherche est défini -et non lorsque débute la rédaction du chapitre discussion…-, ainsi que la lecture des articles sélectionnés -et non de leurs seuls résumés dans la base de donnée PubMed…-, sont deux garde-fous qui protègent contre le plagiat. En mettant à disposition des rédacteurs de revues, des logiciels de détection de similarités dits logiciels anti-plagiats, les maisons d'édition des revues médicales scientifiques participent activement de la lutte contre cette calamité.
Dénommé accès libre doré ou Gold, cette méthode est maintenant généralisée avec des APC qui, selon la « visibilité » et la « réputation » de la revue scientifique, oscillent entre 1000 à 5000 €. Dans le même temps, avec le groupe londonien BioMed Central apparaissaient les revues électroniques » prédatrices » sans support papier, publiant rapidement et pour un APC très faible mais sans réelle relecture scientifique les travaux soumis  [17, 18, 20]  ainsi qu'un site « pirate », Sci-Hub, diffusant gratuitement les articles publiés dans les revues en accès libre Gold  [20, 22]. Un travail de l'école d'économie d'Helsinki publié en 2012, illustre la progression de l'accès libre dans le domaine de la bio médecine montrant que les revues en accès libre indexées dans les bases de données Web of Science et/ou Scopus avaient désormais un impact scientifique proche des revues avec FI regroupées au sein du Journal Citation Reports  [23].
Quel avenir pour les revues médicales scientifiques en langue française : le bilinguisme ? L'écrasante domination en terme de FI, des revues médicales en langue anglaise dans le Journal Citation Reports pourrait donner à penser que leurs homologues en langue française n'ont plus d'avenir -et ce d'autant qu'en France, lors de l'examen classant national, le jury n'hésite pas à proposer un article en langue anglaise à l'épreuve d'analyse d'article… -. Des signaux existent, cependant, pour le maintien du français comme langue scientifique médicale. Ainsi, en 2016, le catalogue des sites médicaux en langue française (CISMeF) inaugurait une base de données dénommée LiSSa pour littérature scientifique en santé (http://www. chu-rouen. fr/cismef), dédiée à la littérature médicale en langue française.
3. 3 Quel avenir pour les revues médicales scientifiques en langue française : le bilinguisme ? L'écrasante domination en terme de FI, des revues médicales en langue anglaise dans le Journal Citation Reports pourrait donner à penser que leurs homologues en langue française n'ont plus d'avenir -et ce d'autant qu'en France, lors de l'examen classant national, le jury n'hésite pas à proposer un article en langue anglaise à l'épreuve d'analyse d'article… -. Des signaux existent, cependant, pour le maintien du français comme langue scientifique médicale. Ainsi, en 2016, le catalogue des sites médicaux en langue française (CISMeF) inaugurait une base de données dénommée LiSSa pour littérature scientifique en santé (http://www. chu-rouen. fr/cismef), dédiée à la littérature médicale en langue française.
Introduction Artificial Life (ALife) research is becoming more complex as the field advances and as computational power increases. Further, more recent initiatives have broadened the scope of the field to intersect topics such as society and education, attracting new and interesting perspectives to the community. We find ourselves in the midst of an increasingly complex ecosystem of ALife software systems  (Taylor et al. , 2016) , including research platforms, metrics, data visualizations, et cetera. Each system is developed to address particular research objectives, all unified under the common goal of understanding life; such a monumental goal begets a number of algorithmic challenges (e. g. , tracking a single gene through a genetic lineage, measuring the open-endedness of a system, identifying and characterizing complex interactions among individuals in a population).
At both work-shops, we discussed the vision for ALife data standards, proposed and refined a standard for phylogenies (that is, a standard for describing parent-offspring relationships over time), and solicited feedback from attendees  (Lalejini and Dolson, 2019) ; in conjunction, we developed software tools to leverage these proposed standards. This paper is a continuation of these efforts. Here, we provide examples of how data standardization has benefited other scientific communities. We summarize our vision for artificial life data standards, and propose a framework for ALife data standards. By way of example, we present the phylogeny standard discussed in both 2018 workshops; additionally, we identify several existing software resources under development to support our proposed phylogeny standards framework: developer utilities, data converters, and end-user tools.
The Benefits of Data Standardization: Examples From Other Communities As scientific communities extend their reach, data standards provide a mechanism to unify software development and provide a better user experience. Data standards afford developers a reduced barrier to entry, the ability to more easily communicate across disciplines, and a broader impact from their software efforts. As such, users experience a more unified software ecosystem where they can use the same analysis and visualization tools across research platforms. Our vision for Artificial Life data standards is inspired by these other successful efforts. Data standards have been successfully adopted throughout history. For example, the metric system revolutionized how weights and other measures are used throughout science, and failures to keep to this standard have proved catastrophic  (Board, 1999).
, 2012). The bioinformatics community is moving toward widely-adopted data standards  (Zhang et al. , 2011) , ushering the development of broadly used  (Wren, 2016)  databases and software tools. Highly relevant to the field of Artificial Life, the Robot Operating System (ROS) is a popular, open-source software development framework that defines communication and data standards. The ROS standards have facilitated massive community software development, sharing, and reuse  (Quigley et al. , 2009). By defining common standards for software, ROS unifies disparate sub-communities (ranging from academic researchers to industrial engineers to hobbyists), creating the opportunity for robotics collaborations among people who would have never even communicated otherwise. In 2012, the ROS community began organizing annual ROScon events, an international conference where ROS software developers meet and present recent software applications, ideas, and tools.
Our Vision for Artificial Life Data Standards Data standards specify how data are described (ontologies) and recorded (formats). Because the types of data used in Artificial Life research are many and varied (from experiment-to-experiment and system-to-system), any useful set of standards for our community will need: 1) a minimalist and inclusive core shared by all, 2) a flexible mechanism for extensions to encompass the idiosyncrasies of individual systems, and 3) enough descriptive power to allow for tools that will be broadly useful. Because ALife systems and experiments are diverse, we must ensure that standards for describing different types of data are flexible. We envision that each data standard should minimize the number of properties required to specify the concept of interest; we should avoid incorporating extraneous or restrictive assumptions into the standards, ensuring the core of each standard remains inclusive.
The diversity of systems and experimental settings not only requires flexibility on what data may be recorded but also on how it should be recorded (i. e. , the underlying file formats). Depending on the data itself and on what one wants to do with it, the choice of file format could range from a verbose format such as JSON or XML to a compressed binary format. Our vision is for the standards to support multiple, interchangeable file formats (e. g. , XML, JSON, CSV, binary, etc. ) to ensure that data recording is maximally flexible. Any of these formats could be used to store data and provide input to standard-compliant software tools; this flexibility, however, demands that we provide detailed guidelines for conversions between storage formats.
Formatting Data Our proposed standards framework supports multiple formats for recording and storing data. Every standardcompliant tool will be required to support at least one standard-compliant file types as input; we will curate tools capable of converting data between supported file formats. As of version 1. 0. 0, the standards support JavaScript Object Notation (JSON) and Comma Separated Values (CSV) formats. As demand builds for additional file formats, the community can develop rules for representing standard data in these new formats (along with converters to and from already-supported formats).
Process for Amending Standards In the long run, we will model the ALife data standards on other open source projects. As the number of standardcompliant tools increases, so too will the number of people who are invested in their maintenance and improvement. Thus, it is important to establish a process for amending the standards. Our initial set of standards are housed in a repository on GitHub  (Lalejini et al. , 2019). Anyone can suggest an update to the standards by submitting a pull request or issue. Proposed changes will be reviewed and discussed by interested community members to ensure that 1) they are backwards-compatible (unless there is a compelling reason for a breaking change), 2) they do not replicate or clash with existing standards, and 3) they are well specified, inclusive, and flexible.
Current Software Support In addition to housing the Artificial Life data standards specifications in a GitHub repository, we plan to maintain a community-curated list of standard-compliant software tools on GitHub (https://github. com/ alife-data-standards/alife-data-tools;  Bohm et al. 2019). This list of software resources is modeled after other efforts to use GitHub as a platform for selecting, evaluating, and organizing public resources for preservation and future use  (Wu et al. , 2017). Anyone can suggest an update to the list of software resources by submitting an issue or a pull request; for example, a student who has developed a useful visualization tool and written an explanatory blog post would be able to submit an issue to have a link to their visualization and blog post added to the list of software resources.
While concentrating developer effort on a single set of tools will make those tools more reliable, it also increases the harm that any individual bug in the software can do. To minimize this risk, we advocate the use of software development best practices. All repositories maintained by the Artificial Life Data Standards Organization use continuous integration to ensure that all code is automatically tested when a change is made. Test coverage is measured to facilitate these test suites in becoming comprehensive. Lastly, static analysis is automatically performed to identify error-prone code. Software on the resource list will be classified by reliability based on how well it follows these best practices. Thus far, we have developed (and are continuing to develop) a variety of software resources to support our proposed phylogeny standard.
These resources fall under three broad categories (that are not necessarily mutually exclusive): developer utilities, data converters (to and from the standard), and end-user tools. In addition to being useful on their own, we intend for these resources to serve as templates for developing new standard-compliant software tools. As we develop more software support, we will document them on our list of standard-compliant software tools on GitHub  (Bohm et al. , 2019). The rest of this section discusses each of the software tools already developed that work with the ALife data standards.