Philippe JEAN-PIERRE

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• Type de publi. : Article dans une revue
• Date de publi. : 31/01/2025
• Auteurs : Cyrielle CaussyBruno VergèsDamien LeleuLaurence DuvillardFabien SubtilAmna Abichou-KlichValérie HervieuLaurent MilotBérénice SégrestinSylvie BinAlexia RoulandDominique DelaunayPierre MorcelSamy HadjadjClaire PrimotJean-Michel PetitSybil CharrièrePhilippe MoulinMassimo LevreroBertrand CariouEmmanuel Disse
• Organismes : Centre de Recherche en Nutrition Humaine Rhône-Alpes Cardiovasculaire, métabolisme, diabétologie et nutrition Centre Hospitalier Lyon Sud [CHU - HCL] Center for Translational and Molecular medicine [Dijon - UMR1231] Lipides - Nutrition - Cancer [Dijon - U1231] Laboratoire d'Excellence : Lipoprotéines et Santé : prévention et Traitement des maladies Inflammatoires et du Cancer Immunology from Concept and Experiments to Translation = Immunologie Conceptuelle, Expérimentale et Translationnelle Lipides - Nutrition - Cancer [Dijon - U1231] Laboratoire d'Excellence : Lipoprotéines et Santé : prévention et Traitement des maladies Inflammatoires et du Cancer Service d'Endocrinologie, Diabétologie et Maladies Métaboliques (CHU de Dijon) Service d'anesthésie - réanimation chirurgicale [CHU de Dijon] CHU Dijon Centre Hospitalier Universitaire de Dijon - Hôpital François Mitterrand Lipides - Nutrition - Cancer [Dijon - U1231] CHU Dijon Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 Service de Biostatistiques [Lyon] Hospices Civils de Lyon Département biostatistiques et modélisation pour la santé et l'environnement [LBBE] Biostatistiques santé [LBBE] Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 Hospices Civils de Lyon Service de Biostatistiques [Lyon] Hospices Civils de Lyon Hôpital Edouard Herriot [CHU - HCL] Cardiovasculaire, métabolisme, diabétologie et nutrition Hospices Civils de Lyon Center for Translational and Molecular medicine [Dijon - UMR1231] Hospices Civils de Lyon Institut du Thorax [CHU Nantes] Centre Hospitalier Universitaire de Nantes = Nantes University Hospital CHU Dijon Hôpital Louis Pradel [CHU - HCL] Hospices Civils de Lyon Cardiovasculaire, métabolisme, diabétologie et nutrition Aix Marseille Université Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon Hôpital de la Croix-Rousse [CHU - HCL] Università degli Studi di Roma "La Sapienza" = Sapienza University [Rome] Service d'Endocrinologie [Nantes] ITX-lab unité de recherche de l'institut du thorax UMR1087 UMR6291
• Publié dans Diabetes Care le 01/11/2020

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Résumé : OBJECTIVE Screening for advanced fibrosis (AF) resulting from metabolic dysfunction–associated steatotic liver disease (MASLD) is recommended in diabetology. This study aimed to compare the performance of noninvasive tests (NITs) with that of two-step algorithms for detecting patients at high risk of AF requiring referral to hepatologists. RESEARCH DESIGN AND METHODS We conducted a planned interim analysis of a prospective multicenter study including participants with type 2 diabetes and/or obesity and MASLD with comprehensive liver assessment comprising blood-based NITs, vibration-controlled transient elastography (VCTE), and two-dimensional shear-wave elastography (2D-SWE). AF risk stratification was determined by a composite criterion of liver biopsy, magnetic resonance elastography, or VCTE ≥12 kPa depending on availability. RESULTS Of 654 patients (87% with type 2 diabetes, 56% male, 74% with obesity), 17.6% had an intermediate/high risk of AF, and 9.3% had a high risk of AF. The area under the empirical receiver operating characteristic curves of NITs for detection of high risk of AF were as follows: Fibrosis-4 (FIB-4) score, 0.78 (95% CI 0.72–0.84); FibroMeter, 0.74 (0.66–0.83); Fibrotest, 0.78 (0.72–0.85); Enhanced Liver Fibrosis (ELF) test, 0.82 (0.76–0.87); and SWE, 0.84 (0.78–0.89). Algorithms with FIB-4 score/VCTE showed good diagnostic performance for referral of patients at intermediate/high risk of AF to specialized care in hepatology. An alternative FIB-4 score/ELF test strategy showed a high negative predictive value (NPV; 88–89%) and a lower positive predictive value (PPV; 39–46%) at a threshold of 9.8. The FIB-4 score/2D-SWE strategy had an NPV of 91% and a PPV of 58–62%. The age-adapted FIB-4 score threshold resulted in lower NPVs and PPVs in all algorithms. CONCLUSIONS The FIB-4 score/VCTE algorithm showed excellent diagnostic performance, demonstrating its applicability for routine screening in diabetology. The ELF test using an adapted low threshold at 9.8 may be used as an alternative to VCTE.

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• Type de publi. : Rapport
• Date de publi. : 29/01/2025
• Auteurs : Nicolas CabatonMarie-Christine ChagnonSébastien AntherieuClaude AtgieChristelle AutugelleEmilie BaillyJean BaronJalloul BouajilaAuguste BruchetVéronique ComaPascal DegraeveLuc FillaudeauJean-Baptiste FiniMichel LinderStéphane PeyronAnne PlatelPhilippe SaillardClaire TenderoFrançois ZuberClara Benzi-SchmidKarine Adel-PatientCharlotte BeaudartAnnabelle BedardCécile BetryPatrick BorelBlandine de Lauzon-GuillainChristine Feillet-CoudrayJerome Gay-QueheillardAurélie GoncalvesTao JiangEmmanuelle Kesse-GuyotNathanael LapidusCorinne Malpuech-BrugereChristine MorandThomas MouillotRuddy RichardOlivier SteichenAnne-Sophie RousseauStéphane WalrandLuc SaulnierFernando AguilarDaire GibbonsLaurent GuillierClaire MathiotAnne MoriseEstelle ChaixAymeric DopterIrène MargaritisPerrine NadaudKarine Tack
• Organismes : Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement Détection et métabolisme des lipides et des contaminants alimentaires dans la sphère oro-digestive : NUTOX (CTM UMR 1231) Université de Lille Chimie et Biologie des Membranes et des Nanoobjets Eau de Paris Laboratoire de Génie Chimique Laboratoire de Chimie des Polymères Organiques Bioingénierie et Dynamique Microbienne aux Interfaces Alimentaires Toulouse Biotechnology Institute Transfert, Interface, Mélanges Physiologie moléculaire et adaptation Laboratoire d'Ingénierie des Biomolécules Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes Laboratoire de toxicologie génétique [Lille] Centre Technique de la Conservation des Produits Agricole, Site Agroparc Centre interuniversitaire de recherche et d'ingénierie des matériaux Centre Technique de la Conservation des Produits Agricole, Site Agroparc Office fédéral de la sécurité alimentaire et des affaires vétérinaires Médicaments et Technologies pour la Santé Service de Pharmacologie et Immunoanalyse Laboratoire d'immuno-allergie alimentaire Département Alimentation Humaine - INRAE Université de Liège = University of Liège = Universiteit van Luik = Universität Lüttich Centre de recherche en épidémiologie et santé des populations Modélisation et Évaluation des données complexes en Santé Publique Centre Hospitalier Universitaire [CHU Grenoble] Centre recherche en CardioVasculaire et Nutrition = Center for CardioVascular and Nutrition research Obstetrical, Perinatal and Pediatric Epidemiology | Épidémiologie Obstétricale, Périnatale et Pédiatrique Dynamique du Muscle et Métabolisme Périnatalité et Risques Toxiques - UMR INERIS_I 1 UPJV Nîmes Université Laboratoire Activités Physiques et Sportives et processus PSYchologiques : recherches sur les Vulnérabilités - Nîmes Université Centre de recherche en neurosciences de Lyon - Lyon Neuroscience Research Center Nutritional Epidemiology Research Team | Equipe de Recherche en Epidémiologie Nutritionnelle Université Sorbonne Paris Nord Institut Pierre Louis d'Epidémiologie et de Santé Publique CHU Saint-Antoine [AP-HP] Université Clermont Auvergne Unité de Nutrition Humaine Unité de Nutrition Humaine Service d'Hépato-Gastro-Entérologie (CHU de Dijon) CHU Clermont-Ferrand CHU Tenon [AP-HP] Drépanocytose : groupe de Recherche de Paris – Sorbonne Université Surveillance et modélisation des maladies transmissibles [iPLesp] Institut de Biologie Valrose Unité de Nutrition Humaine CHU Gabriel Montpied [Clermont-Ferrand] Unité de recherche sur les Biopolymères, Interactions Assemblages Direction de l'Evaluation des Risques Direction de l'Evaluation des Risques Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail Direction de l'Evaluation des Risques Direction de l'Evaluation des Risques Direction de l'Evaluation des Risques Direction de l'Evaluation des Risques Direction de l'Evaluation des Risques Direction de l'Evaluation des Risques Laboratoire de radiotoxicologie et radiobiologie expérimentale

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Résumé : L’Anses a été saisie le 27 août 2022 par la Direction générale de l’alimentation (DGAL) et par la Direction générale de la santé (DGS) pour caractériser et évaluer les impacts sur la santé de la consommation d'aliments dits ultratransformés. CONTEXTE ET OBJET DE LA SAISINE : Les résultats de l’étude Inca 3 (2014-2015) de l’Anses, publiée en 2017, ont documenté une augmentation de la consommation de produits transformés par les Français, en particulier ,chez les jeunes, par rapport à ce qui était observé dans l’étude Inca 2 (2006-2007). Cela contribue à « créer une distance entre les individus et leur alimentation, notamment en termes de connaissance de la composition des aliments » (Anses 2017). L’effet des aliments dits ultratransformés sur la santé est une thématique de recherche émergente, qui a conduit certaines agences sanitaires à s’emparer du sujet (AESAN 2020; FAO/OMS 2019; NNR 2023; SACN 2023). Un nombre croissant de publications scientifiques a en effet rapporté une association entre la consommation de produits dits ultratransformés et le risque de maladies chroniques. Si la préoccupation est aujourd’hui internationale et partagée tant au niveau scientifique qu’au niveau sociétal, il n’existe pas à ce jour de définition consensuelle des aliments transformés. La classification Nova, qui est la classification la plus utilisée par la recherche en épidémiologie, différencie les aliments en quatre classes en fonction notamment de leur degré de transformation et la classe Nova 4 correspond aux aliments considérés comme les plus transformés. En France, bien qu’il n’existe pas de définition réglementaire pour les aliments qualifiés d’ultratransformés, plusieurs recommandations officielles y font référence. Ainsi, les objectifs du Haut Conseil de la santé publique pour le Programme national nutrition santé (PNNS) sont « d’interrompre la croissance de la consommation des produits ultratransformés » et Santé publique France recommande « de limiter les boissons sucrées, les aliments gras, sucrés, salés et ultratransformés ». Le Programme national de l’alimentation et de la nutrition (PNAN) prévoit la caractérisation des aliments ultratransformés, l’étude de l’impact pour la santé de leur consommation et la priorisation des actions à mener. De plus, de nombreuses propositions, issues de rapports parlementaires, de la Convention citoyenne pour le climat ou d’initiatives citoyennes, portent sur les aliments ultratransformés, en lien avec l’étiquetage, la taxation, l’interdiction de la publicité ou la limitation en restauration collective. En réponse à la demande de la DGAL et de la DGS, l’Anses a mené une expertise sous les cinq angles suivants, procédant à : 1 – la caractérisation des produits dits ultratransformés par une identification des procédés de transformation susceptibles d’induire sur la composition des aliments des modifications présentant un danger pour la santé ; 2 – le recensement des classements existants des aliments selon leur degré de transformation et évaluation de leur pertinence au regard des caractéristiques identifiées précédemment ; 3 – l’étude des relations épidémiologiques entre la consommation d’aliments dits ultratransformés et les risques de maladies chroniques non transmissibles (MCNT) ; 4 – la détermination, le cas échéant, en fonction des risques identifiés, à l’issue de l’analyse des études épidémiologiques, des facteurs responsables de la nocivité des aliments dits ultratransformés en vue d’identifier des leviers permettant de limiter les risques associés à leur consommation ; 5 – l’identification des travaux scientifiques devant être conduits pour mieux caractériser les impacts sanitaires des aliments dits ultratransformés.

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• Type de publi. : Article dans une revue
• Date de publi. : 29/01/2025
• Auteurs : Pietro AddeoMilena MuzzoliniChristophe LaurentBruno HeydAlain SauvanetJonathan GarnierMarie Sophie AlfanoSebastien GaujouxCharles de PonthaudUgo MarcheseDoris da SilvaEmmanuel BucRegis SoucheJean Michel FabrePierre-Emanuel ColomboLorenzo FerreMaxime FoguenneCatherine HubertMehdi El AmraniStephanie TruantLilian SchwartzNicolas RegenetAurelien DupreRaffaele BrustiaRim CherifJulie NavezBenjamin DarnisOlivier FacyRobin GrelletGuillaume PiessenJulie VeziantRami RhaiemReza KianmaneshElena Fernandez-De-SevillaMaximiliano GelliAbdelkader ThaibiPauline GeorgesJean Yves MabrutMickael LesurtelAlexandre DoussotPhilippe Bachellier
• Organismes : Hôpital de Hautepierre [Strasbourg] Hôpital Beaujon [AP-HP] Hôpital Haut-Lévêque - CHU de Bordeaux Centre Hospitalier Régional Universitaire de Besançon Hôpital Beaujon [AP-HP] Institut Paoli-Calmettes Institut Paoli-Calmettes CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP] CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP] Health data-and model-driven approaches for Knowledge Acquisition Hôpital Cochin [AP-HP] Hôpital Cochin [AP-HP] CHU Clermont-Ferrand Hôpital Saint Eloi [CHU Montpellier] Hôpital Saint Eloi [CHU Montpellier] UNICANCER - Institut régional du Cancer Montpellier Val d'Aurelle UNICANCER - Institut régional du Cancer Montpellier Val d'Aurelle Cliniques Universitaires Saint-Luc [Bruxelles] Cliniques Universitaires Saint-Luc [Bruxelles] Centre Hospitalier Régional Universitaire [CHU Lille] Centre Hospitalier Régional Universitaire [CHU Lille] CHU Rouen Centre Hospitalier Universitaire de Nantes = Nantes University Hospital Centre Léon Bérard [Lyon] Hôpital Henri Mondor Hôpital Henri Mondor Hôpital Erasme = Erasmus Hospital = Erasmus Ziekenhuis Clinique de la Sauvegarde [Lyon] CHU Dijon CHU Dijon Hôpital Claude Huriez [Lille] Hôpital Claude Huriez [Lille] Hôpital Robert Debré Hôpital Robert Debré Institut Gustave Roussy Institut Gustave Roussy Dynamique des cellules tumorales Hôpital Dupuytren [CHU Limoges] Hôpital de la Croix-Rousse [CHU - HCL] Hôpital de la Croix-Rousse [CHU - HCL] Hôpital Beaujon [AP-HP] Centre Hospitalier Régional Universitaire de Besançon Hôpital de Hautepierre [Strasbourg]
• Publié dans Annals of Surgical Oncology le 26/10/2020

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• Type de publi. : Pré-publication, Document de travail
• Date de publi. : 29/01/2025
• Auteurs : Sophia YazzourhNicolas SavyPhilippe Saint-PierreMichael R Kosorok
• Organismes : Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 Institut de Mathématiques de Toulouse UMR5219 Université de Caroline du Nord à Chapel Hill = University of North Carolina [Chapel Hill]

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Résumé : The goal of precision medicine is to provide individualized treatment at each stage of chronic diseases, a concept formalized by Dynamic Treatment Regimes (DTR). These regimes adapt treatment strategies based on decision rules learned from clinical data to enhance therapeutic effectiveness. Reinforcement Learning (RL) algorithms allow to determine these decision rules conditioned by individual patient data and their medical history. The integration of medical expertise into these models makes possible to increase confidence in treatment recommendations and facilitate the adoption of this approach by healthcare professionals and patients. In this work, we examine the mathematical foundations of RL, contextualize its application in the field of DTR, and present an overview of methods to improve its effectiveness by integrating medical expertise.

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Fichiers liés : 2407.00364v1.pdf

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• Type de publi. :
• Date de publi. : 27/01/2025
• Auteurs : Sylvain AubertCédric TétardIoana PopoviciPhilippe GoloubNicolas PascalMaria Fernanda Sanchez BarreroThéo MathurinIrène Xueref-RemyPaul de Saint-GeorgeChristophe PietrasNadège MontouxPatrick FrévilleJean-Luc BarayFabrice DucosMichael SicardDominique GantoisGuillaume PayenThierry PodvinÉric Bourrianne
• Organismes : Direction des Systèmes d'Observation [Toulouse] interaction Clouds Aerosols Radiations - ICARE/AERIS Data and Services Center - UMS 2877 HYGEOS (SARL) Société Cimel Électronique Laboratoire d’Optique Atmosphérique - UMR 8518 Laboratoire d’Optique Atmosphérique - UMR 8518 interaction Clouds Aerosols Radiations - ICARE/AERIS Data and Services Center - UMS 2877 Laboratoire d’Optique Atmosphérique - UMR 8518 interaction Clouds Aerosols Radiations - ICARE/AERIS Data and Services Center - UMS 2877 Institut méditerranéen de biodiversité et d'écologie marine et continentale Laboratoire d’Optique Atmosphérique - UMR 8518 Institut Pierre-Simon-Laplace Laboratoire de Météorologie Physique Observatoire de Physique du Globe de Clermont-Ferrand Laboratoire de Météorologie Physique Observatoire de Physique du Globe de Clermont-Ferrand interaction Clouds Aerosols Radiations - ICARE/AERIS Data and Services Center - UMS 2877 Laboratoire de l'Atmosphère et des Cyclones Laboratoire de l'Atmosphère et des Cyclones Observatoire des Sciences de l'Univers de La Réunion Laboratoire d’Optique Atmosphérique - UMR 8518 Laboratoire d’Optique Atmosphérique - UMR 8518

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Résumé : BASIC-Evolution est une filière centralisée et innovante dédiée au traitement automatisé des données lidar et photométriques des réseaux de Météo-France et du Service National d'Observation (SNO) PHOTONS/AERONET de l’infrastructure de recherche ACTRIS. Hébergée au sein du Centre AERIS/ICARE, elle s'appuie sur une chaine de traitement avancée garantissant une exploitation homogène, fiable et rapide des données, permettant de caractériser les propriétés des aérosols, notamment les profils d'extinction et les concentrations en particules par couplage entre profils lidar de rétrodiffusion élastique atmosphérique et mesures colonnes photométriques (AOD, distribution en taille). BASIC-Evolution s’applique aux données issues d’une grande diversité de lidars (lidar Raman, micro-lidar, célomètre) d’intérêt national.

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Fichiers liés : BASIC-EVOLUTION_poster_10_ans_AERIS.pdf

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• Type de publi. : Pré-publication, Document de travail
• Date de publi. : 24/01/2025
• Auteurs : Long PhanAlice GattiZiwen HanNathaniel LiJosephina HuHugh ZhangSean ShiMichael ChoiAnish AgrawalArnav ChopraAdam KhojaRyan KimJason HausenloyOliver ZhangMantas MazeikaDaron AndersonTung NguyenMobeen MahmoodFiona FengSteven Y. FengHaoran ZhaoMichael YuVarun GangalChelsea ZouZihan WangJessica P. WangPawan KumarOleksandr PokutnyiRobert GerbiczSerguei PopovJohn-Clark LevinMstyslav KazakovJohannes SchmittGeoff GalgonAlvaro SanchezYongki LeeWill YeadonScott SauersMarc RothChidozie AguSøren RiisFabian GiskaSaiteja UtpalaZachary GiboneyGashaw M. GoshuJoan of Arc XavierSarah-Jane CrowsonMohinder Maheshbhai NaiyaNoah BurnsLennart FinkeZerui ChengHyunwoo ParkFrancesco Fournier-FacioJohn WydallisMark NandorAnkit SinghTim GehrungerJiaqi CaiBen MccartyDarling DucloselJungbae NamJennifer ZampeseRyan G. HoerrAras BachoGautier Abou LoumeAbdallah GalalHangrui CaoAlexis C GarretsonDamien SileoQiuyu RenDoru CojocPavel ArkhipovUsman QaziLianghui LiSumeet MotwaniChristian Schroeder de WittEdwin TaylorJohannes VeithEric SingerTaylor D. HartmanPaolo RissoneJaehyeok JinJack Wei Lun ShiChris G. WillcocksJoshua RobinsonAleksandar MikovAmeya PrabhuLongke TangXavier AlapontJustine Leon UroKevin ZhouEmily de Oliveira SantosAndrey Pupasov MaksimovEdward VendrowKengo ZenitaniJulien GuillodYuqi LiJoshua VendrowVladyslav KuchkinNg Ze-AnPierre MarionDenis EfremovJayson LynchKaiqu LiangAndrew GritsevskiyDakotah MartinezBen PagelerNick CrispinoDimitri ZvonkineNatanael Wildner FragaSaeed SooriOri PressHenry TangJulian SalazarSean R. GreenLina BrüsselMoon TwayanaAymeric DieuleveutT. Ryan RogersWenjin ZhangBikun LiJinzhou YangArun RaoGabriel LoiseauMikhail KalininMarco LukasCiprian ManolescuSubrata MishraAriel Ghislain Kemogne KamdoumTobias KreimanTad HoggAlvin JinCarlo BosioGongbo SunBrian P CoppolaTim TarverHaline HeidingerRafael SayousStefan IvanovJoseph M CavanaghJiawei ShenJoseph Marvin ImperialPhilippe SchwallerShaipranesh SenthilkumaAndres M BranAli DehghanAndres AlgabaBrecht VerbekenDavid NoeverRagavendran P VLisa SchutIlia SucholutskyEvgenii ZheltonozhskiiDerek LimRichard StanleyShankar SivarajanTong YangJohn MaarJulian WykowskiMartí OllerJennifer SandlinAnmol SahuYuzheng HuSara FishNasser HeydariArchimedes AprontiKaivalya RawalTobias Garcia VilchisYuexuan ZuMartin LacknerJames KoppelJeremy NguyenDaniil S. AntonenkoSteffi ChernBingchen ZhaoPierrot ArseneAlan GoldfarbSergey IvanovRafał PoświataChenguang WangDaofeng LiDonato CrisostomiAndrea AchilleosBenjamin MyklebustArchan SenDavid PerrellaNurdin KaparovMark H InlowAllen ZangElliott ThornleyDaniil OrelVladislav PoritskiShalev Ben-DavidZachary BergerParker WhitfillMichael FosterDaniel MunroLinh HoDan Bar HavaAleksey KuchkinRobert LauffDavid HolmesFrank SommerhageKeith SchneiderZakayo KazibweNate StambaughMukhwinder SinghIlias MagoulasDon ClarkeDae Hyun KimFelipe Meneguitti DiasVeit ElserKanu Priya AgarwalVictor Efren Guadarrama VilchisImmo KloseChristoph DemianUjjwala AnantheswaranAdam ZweigerGuglielmo AlbaniJeffery LiNicolas DaansMaksim RadionovVáclav RozhoňZiqiao MaChristian StumpMohammed BerkaniJacob PlatnickVolodymyr NevirkovetsLuke BaslerMarco PiccardoFerenc JeanplongNiv CohenJosef TkadlecPaul RosuPiotr PadlewskiStanislaw BarzowskiKyle MontgomeryAline MenezesArkil PatelZixuan WangJamie Tucker-FoltzJack StadeTom GoertzenFereshteh KazemiJeremiah MilbauerJohn Arnold AmbayAbhishek ShuklaYan Carlos Leyva LabradorAlan GivréHew WolffVivien RossbachMuhammad Fayez AzizYounesse KaddarYanxu ChenRobin ZhangJiayi PanAntonio TerpinNiklas MuennighoffHailey SchoelkopfEric ZhengAvishy CarmiAdam JonesJainam ShahEthan D. L. BrownKelin ZhuMax BartoloRichard WheelerAndrew HoShaul BarkanJiaqi WangMartin StehbergerEgor KretovKaustubh SridharZienab El-WasifAnji ZhangDaniel PydaJoanna TamDavid M. CunninghamVladimir GoryachevDemosthenes PatramanisMichael KrauseAndrew RedentiDaniel BugasDavid AldousJesyin LaiShannon ColemanMohsen BahalooJiangnan XuSangwon LeeSandy ZhaoNing TangMichael K. CohenMicah CarrollOrr ParadiseJan Hendrik KirchnerStefan SteinerbergerMaksym OvchynnikovJason O. MatosAdithya ShenoyBenedito Alves de Oliveira JuniorMichael WangYuzhou NiePaolo GiordanoPhilipp PetersenAnna Sztyber-BetleyPriti ShuklaJonathan CrozierAntonella PintoShreyas VermaPrashant JoshiZheng-Xin YongAllison TeeJérémy AndréolettiOrion WellerRaghav SinghalGang ZhangAlexander IvanovSeri KhouryHamid MostaghimiKunvar ThamanQijia ChenTran Quoc KhánhJacob LoaderStefano CavalleriHannah SzlykZachary BrownJonathan RobertsWilliam AlleyKunyang SunRyan StendallMax LamparthAnka ReuelTing WangHanmeng XuSreenivas Goud RaparthiPablo Hernández-CámaraFreddie MartinDmitry MalishevThomas PreuTomek KorbakMarcus AbramovitchDominic WilliamsonZiye ChenBiró BálintM Saiful BariPeyman KassaniZihao WangBehzad AnsarinejadLaxman Prasad GoswamiYewen SunHossam ElgnainyDaniel TorderaGeorge BalabanianEarth AndersonLynna KvistadAlejandro José MoyanoRajat MaheshwariAhmad SakorMurat EronIsaac C. McalisterJavier GimenezInnocent EnyekweAndrew Favre D. O.Shailesh ShahXiaoxiang ZhouFiruz KamalovRonald ClarkSherwin AbdoliTim SantensKhalida MeerHarrison K WangKalyan RamakrishnanEvan ChenAlessandro TomasielloG. Bruno de LucaShi-Zhuo LooiVinh-Kha LeNoam KoltNiels MündlerAvi SemlerEmma RodmanJacob DroriCarl J FossumMilind JagotaRonak PradeepHonglu FanTej ShahJonathan EicherMichael ChenKushal ThamanWilliam MerrillCarter HarrisJason GrossIlya GusevAsankhaya SharmaShashank AgnihotriPavel ZhelnovSiranut UsawasutsakornMohammadreza MofayeziSergei BogdanovAlexander PiperskiMarc CarauleanuDavid K. ZhangDylan LerRoman LeventovIgnat SorokoThorben JansenPascal LauerJoshua DuerschVage TaamazyanWiktor MorakWenjie MaWilliam HeldTran Đuc HuyRuicheng XianArmel Randy ZebazeMohanad MohamedJulian Noah LeserMichelle X YuanLaila YacarJohannes LenglerHossein ShahrtashEdson OliveiraJoseph W. JacksonDaniel Espinosa GonzalezAndy ZouMuthu ChidambaramTimothy ManikHector HaffendenDashiell StanderAli DasouqiAlexander ShenEmilien DucBita GolshaniDavid StapMikalai UzhouAlina Borisovna ZhidkovskayaLukas LewarkMátyás VinczeDustin WehrColin TangZaki HossainShaun PhillipsJiang MuzhenFredrik EkströmAngela HammonOam PatelNicolas RemyFaraz FarhidiGeorge MedleyForough MohammadzadehMadellene PeñaflorHaile KassahunAlena FriedrichClaire SparrowTaom SakalOmkar DhamaneAli Khajegili MirabadiEric HallmanMike BattagliaMohammad MaghsoudimehrabaniHieu HoangAlon AmitDave HulbertRoberto PereiraSimon WeberStephen MensahNathan AndreAnton PeristyyChris HarjadiHimanshu GuptaStephen MalinaSamuel AlbanieWill CaiMustafa MehkaryFrank ReidegeldAnna-Katharina DickCary FridayJasdeep SidhuWanyoung KimMariana CostaHubeyb GurdoganBrian WeberHarsh KumarTong JiangArunim AgarwalChiara CeconelloWarren S. VazChao ZhuangHaon ParkAndrew R. 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SantosSamir ShamseldeenLoukmane KarimAnna LiakhovitskaiaNate ResmanNicholas FarinaJuan Carlos GonzalezGabe MaayanSarah HobackRodrigo de Oliveira PenaGlen ShermanHodjat MarijiRasoul PouriamaneshWentao WuGözdenur DemirSandra MendozaIsmail AlarabJoshua ColeDanyelle FerreiraBryan JohnsonHsiaoyun MillironMohammad SafdariLiangti DaiSiriphan ArthornthurasukAlexey ProninJing FanAngel Ramirez-TrinidadAshley CartwrightDaphiny PottmaierOmid TaheriDavid OutevskyStanley StepanicSamuel PerryLuke AskewRaúl Adrián Huerta RodríguezAbdelkader DendaneSam AliRicardo LorenaKrishnamurthy IyerSk Md SalauddinMurat IslamJuan GonzalezJosh DuceyRussell CampbellMaja SomrakVasilios MavroudisEric VergoJuehang QinBenjámin BorbásEric ChuJack LindseyAnil RadhakrishnanAntoine JallonI. M. J. McinnisAlex HooverSören MöllerSong BianJohn LaiTejal PatwardhanSummer YueAlexandr WangDan Hendrycks
• Organismes : Center for AI Safety Center for AI Safety Scale AI Center for AI Safety Scale AI Scale AI Scale AI Scale AI Scale AI Center for AI Safety Center for AI Safety Center for AI Safety Center for AI Safety Centre Inria de l'Université de Lille Laboratoire Jacques-Louis Lions Département de Mathématiques et Applications - ENS-PSL (UMR8553) Numerical Analysis, Geophysics and Ecology Machine Learning in Information Networks Laboratoire de Mathématiques d'Orsay Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay Systèmes complexes, automates et pavages Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay Unité de Mathématiques Pures et Appliquées Centre de Mathématiques Appliquées de l'Ecole polytechnique Scale AI Scale AI Center for AI Safety

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Résumé : Benchmarks are important tools for tracking the rapid advancements in large language model (LLM) capabilities. However, benchmarks are not keeping pace in difficulty: LLMs now achieve over 90% accuracy on popular benchmarks like MMLU, limiting informed measurement of state-of-the-art LLM capabilities. In response, we introduce Humanity's Last Exam (HLE), a multi-modal benchmark at the frontier of human knowledge, designed to be the final closed-ended academic benchmark of its kind with broad subject coverage. HLE consists of 3,000 questions across dozens of subjects, including mathematics, humanities, and the natural sciences. HLE is developed globally by subject-matter experts and consists of multiple-choice and short-answer questions suitable for automated grading. Each question has a known solution that is unambiguous and easily verifiable, but cannot be quickly answered via internet retrieval. State-of-the-art LLMs demonstrate low accuracy and calibration on HLE, highlighting a significant gap between current LLM capabilities and the expert human frontier on closed-ended academic questions. To inform research and policymaking upon a clear understanding of model capabilities, we publicly release HLE at https://lastexam.ai.

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• Type de publi. : Article dans une revue
• Date de publi. : 22/01/2025
• Auteurs : Adeline Ruyssen-WitrandClara BrusqMaëva MassonVanina BongardCarine SalliotLucile PoirouxMinh NguyenChristian Hubert RouxChristophe RichezAlain SarauxPascale Vergne-SalleJacques MorelRené-Marc FlipoMuriel PipernoJacques-Eric GottenbergHubert MarotteMartin SoubrierLaure GossecPhilippe DieudéSlim LassouedLaurent ZabranieckiGuillaume CoutureJean Frédéric BoyerBénédicte JamardYannick DegboéArnaud Constantin
• Organismes : Centre d'investigation clinique de Toulouse Unité de Soutien Méthodologique à la Recherche [CHU Toulouse] Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse Institut Toulousain des Maladies Infectieuses et Inflammatoires Unité de Soutien Méthodologique à la Recherche [CHU Toulouse] Centre Hospitalier Regional d'Orléans Laboratoire Interdisciplinaire pour l'Innovation et la Recherche en Santé d’Orléans Hôpital Cochin [AP-HP] Hôpital Cochin [AP-HP] Centre Hospitalier Universitaire de Nice Hôpital Pellegrin Composantes innées de la réponse immunitaire et différenciation Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest Lymphocytes B, Autoimmunité et Immunothérapies CHU Limoges Contrôle de l’Activation Cellulaire, Progression Tumorale et Résistance thérapeutique Physiologie & médecine expérimentale du Cœur et des Muscles [U 1046] Centre Hospitalier Régional Universitaire [Montpellier] Hôpital Roger Salengro [Lille] Centre Hospitalier Lyon Sud [CHU - HCL] Hôpital de Hautepierre [Strasbourg] Centre Hospitalier Universitaire de Saint-Etienne [CHU Saint-Etienne] Biologie Intégrative du Tissu Osseux CHU Clermont-Ferrand Pharmacoépidémiologie et évaluation des soins [iPLesp] Sorbonne Université CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP] CIC - CHU Bichat Centre Hospitalier Cahors Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse
• Publié dans Annals of the Rheumatic Diseases le 26/10/2020

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Résumé : Objectives To compare two strategies—a hydrocortisone replacement strategy and a prednisone tapering strategy—for their success in glucocorticoid discontinuation in patients with rheumatoid arthritis (RA) with low disease activity (LDA). Methods The Strategies for glucocorticoid TApering in Rheumatoid arthritis (STAR) study was a double-blind, double-placebo randomised controlled trial including patients with RA receiving a stable dose of glucocorticoid 5 mg/day for ≥3 months and were in LDA for ≥3 months. Patients were randomly assigned in a 1:1 ratio to either replace prednisone with 20 mg/day of hydrocortisone for 3 months, then reduce to 10 mg/day for 3 months before discontinuation or to taper prednisone by 1 mg/day every month until complete discontinuation, contingent on maintaining LDA. The primary outcome was the percentage of patients achieving glucocorticoid discontinuation at 12 months. Other secondary outcomes were proportion of flares, need for additional glucocorticoid use, disease activity, patient-reported outcomes and the results of adrenocorticotropic hormone (ACTH) stimulation tests. Results Of the 102 patients randomised in the trial (mean age 62.4 years, 70.6% females), 53 had hydrocortisone replacement and 49 tapered prednisone. At 12 months, 29 patients (55%) in the hydrocortisone replacement group and 23 patients (47%) in the prednisone tapering group achieved glucocorticoid discontinuation (p=0.4). No difference was observed between groups in the secondary outcomes. No cases of acute adrenal insufficiency were observed; however, 17 patients still had an abnormal ACTH stimulation test at 12 months, with no differences between arms. Conclusion A hydrocortisone replacement strategy was not superior to a prednisone tapering strategy for achieving glucocorticoid discontinuation success in patients with RA in LDA. Trial registration number NCT02997605 .

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Fichiers liés : 2024 Ruyssen-Witrand et al., Comparison.pdf

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• Type de publi. : Article dans une revue
• Date de publi. : 22/01/2025
• Auteurs : Nikola BesicNicolas PicardCédric VegaJean-Daniel BontempsLionel HertzogJean-Pierre RenaudFajwel FogelMartin SchwartzAgnès Pellissier-TanonGabriel DestouetFrédéric MortierMilena PlanellsPhilippe Ciais
• Organismes : Laboratoire d'Inventaire Forestier Groupement d'Interêt Public Ecosystèmes Forestiers GIP ECOFOR Laboratoire d'Inventaire Forestier Laboratoire d'Inventaire Forestier Laboratoire d'Inventaire Forestier Laboratoire d'Inventaire Forestier Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] Contrôles des cycles biogéochimiques terrestres Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] SILVA Forêts et Sociétés Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations Département Systèmes Biologiques Centre d'études spatiales de la biosphère Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette]
• Publié dans Geoscientific Model Development le 21/10/2020

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Résumé : The development of high-resolution mapping models for forest attributes based on remote sensing data combined with machine or deep learning techniques has become a prominent topic in the field of forest observation and monitoring. This has resulted in the availability of multiple, sometimes conflicting, sources of information, but, at face value, it also makes it possible to learn about forest attribute uncertainty through the joint interpretation of multiple models. This article seeks to endorse the latter by utilizing the Bayesian model averaging approach to diagnose and interpret the differences between predictions from different models. The predictions in our case are forest canopy height estimations for metropolitan France arising from five different models. An independent reference dataset, containing four different definitions of forest height (dominant, mean, maximum, and Lorey's) was established based on around 5500 plots of the French National Forest Inventory (NFI), distributed across the entire area of interest. In this study, we evaluate models with respect to their probabilities of correctly predicting measurements or estimations obtained from NFI plots, highlighting the spatial variability in respective model probabilities across the study area. We observed sig-nificant variability in these probabilities depending on the forest height definition used, implying that the different models inadvertently predict different types of canopy height. We also present the respective inter-model and intra-model variance estimations, enabling us to grasp where the employed models have comparable contributions but contrasting predictions. We show that topography has an important impact on the models spread. Moreover, we observed that the forest stand vertical structure, the dominant tree species, and the type of forest ownership systematically emerge as statistically significant factors influencing the model divergences. Finally, we observed that the fitted higher-order mixtures, which enabled the presented analyses, do not necessarily reduce bias or prevent the saturation of the predicted heights observed in the individual models.

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Fichiers liés : gmd-18-337-2025.pdf

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• Type de publi. : Article dans une revue
• Date de publi. : 21/01/2025
• Auteurs : Romain CarinElie NaderNicolas BouscarenPhilippe ConnesFloran BègueGrégorie LebeauAurélie Paulo-RamosGuillaume DescombesLaetitia BerlyFrederique ModrzykEmilie BlondSébastien RacinaisGuillaume MilletOlivier MeilhacPhilippe Rondeau
• Organismes : Laboratoire d'Excellence : Biogenèse et pathologies du globule rouge Laboratoire Interuniversitaire de Biologie de la Motricité Laboratoire d'Excellence : Biogenèse et pathologies du globule rouge Laboratoire Interuniversitaire de Biologie de la Motricité Centre d'Investigation Clinique de La Réunion - INSERM Laboratoire d'Excellence : Biogenèse et pathologies du globule rouge Laboratoire Interuniversitaire de Biologie de la Motricité Diabète athérothrombose et thérapies Réunion Océan Indien Processus Infectieux en Milieu Insulaire Tropical Diabète athérothrombose et thérapies Réunion Océan Indien CHU Sud Saint Pierre [Ile de la Réunion] Centre Hospitalier Universitaire de Nantes = Nantes University Hospital Hospices Civils de Lyon Hospices Civils de Lyon Dynamique du Muscle et Métabolisme CREPS Montpellier Laboratoire Interuniversitaire de Biologie de la Motricité Diabète athérothrombose et thérapies Réunion Océan Indien Diabète athérothrombose et thérapies Réunion Océan Indien
• Publié dans Medicine and Science in Sports and Exercise le 24/10/2020

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Résumé : Purpose Red blood cells (RBCs) senescence and blood rheology during ultra-endurance running events appear to be impacted differently depending on the race distance. The physiological mechanisms underlying these differences are poorly understood. Methods We investigated the effects of three different ultra-trail running races performed in La Reunion Island (Mascareignes, “the 70 km”, 70 km/4,000 m D+; Trail Du Bourbon, “the 100 km”, 100 km/6,090 m D+; Diagonale des Fous, “the 170 km”, 170 km/10,500 m D+) on RBC oxidative stress, RBC senescence and blood rheology in 66 finishers (18 “70 km”, 24 “100 km”, 24 “170 km”). Results We observed a decrease in RBC antioxidant enzyme activities (superoxide dismutase, glutathione peroxidase and catalase) positively related to the race distance, and an increase in RBC H 2 O 2 and isoprostane levels after the three races. However, RBC H 2 O 2 and isoprostane levels were found to be higher after the 70 km compared to the 170 km and the 100 km races. RBC phosphatidylserine externalization increased over baseline value after the 70 km only. Chymotrypsin-like and trypsin-like activities of the RBC proteasome were decreased after all races compared to before. RBC-derived microparticles (RBC-MPs) were increased after the 170 km and the 70 km races. Despite increased RBC senescence markers, RBC deformability increased after the three races. Blood viscosity was differently impacted by the three races with a decrease at low shear rate after the two longest races (the 170 km and the 100 km), and an increase at high shear rate after the shortest one (the 70 km). Conclusions Our results confirm that ultra endurance running events differently impact on RBC senescence markers and blood viscosity depending on the race distance, and suggest that RBC oxidative stress could play a key role in the observed alterations.

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• Type de publi. : Pré-publication, Document de travail
• Date de publi. : 20/01/2025
• Auteurs : Jean ArmengaudLucia GrengaOlivier PibleGuylaine MiotelloKaren CulottaSylvie RuatMarie-Anne RoncatoFabienne GasLaurent BellangerPierre-Géraud ClaretCatherine Dunyach-RemyDidier LaureillardAlbert SottoJean-Philippe Lavigne
• Organismes : Médicaments et Technologies pour la Santé Service de Pharmacologie et Immunoanalyse Laboratoire Innovations technologiques pour la Détection et le Diagnostic Médicaments et Technologies pour la Santé Service de Pharmacologie et Immunoanalyse Laboratoire Innovations technologiques pour la Détection et le Diagnostic Médicaments et Technologies pour la Santé Service de Pharmacologie et Immunoanalyse Laboratoire Innovations technologiques pour la Détection et le Diagnostic Médicaments et Technologies pour la Santé Service de Pharmacologie et Immunoanalyse Laboratoire Innovations technologiques pour la Détection et le Diagnostic Médicaments et Technologies pour la Santé Service de Pharmacologie et Immunoanalyse Laboratoire Innovations technologiques pour la Détection et le Diagnostic Médicaments et Technologies pour la Santé Service de Pharmacologie et Immunoanalyse Laboratoire Innovations technologiques pour la Détection et le Diagnostic Médicaments et Technologies pour la Santé Service de Pharmacologie et Immunoanalyse Laboratoire Innovations technologiques pour la Détection et le Diagnostic Médicaments et Technologies pour la Santé Service de Pharmacologie et Immunoanalyse Laboratoire Innovations technologiques pour la Détection et le Diagnostic Médicaments et Technologies pour la Santé Service de Pharmacologie et Immunoanalyse Laboratoire Innovations technologiques pour la Détection et le Diagnostic Unité de réanimation médicale [CHU de Carémeau, Nîmes] Initial MAnagement and prevention of acute orGan failures IN critically ill patiEnts Virulence bactérienne et maladies infectieuses Hôpital Universitaire Carémeau [Nîmes] Pathogenesis and Control of Chronic and Emerging Infections Pathogenesis and Control of Chronic and Emerging Infections Centre Hospitalier Universitaire de Nîmes Virulence bactérienne et maladies infectieuses Virulence bactérienne et maladies infectieuses Centre Hospitalier Universitaire de Nîmes

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Résumé : Abstract Since the beginning of the pandemic caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) the gastro-intestinal (GI) tract has emerged as an important organ influencing the propensity to and potentially severity of the related COVID-19 disease. However, the contribution of the SARS-CoV-2 intestinal infection on COVID-19 pathogenesis remains to be clarified. In this exploratory study, we evidenced that alterations in the composition of the gut microbiota depends on the levels of SARS-CoV-2 RNA in the gastrointestinal tract but not on the presence of SARS-CoV-2 in the respiratory tract, COVID-19 severity and GI symptoms. Altered molecular functions in the microbiota profiles of high SARS-CoV-2 RNA level faeces as established by metaproteomics highlight mechanisms that may contribute to vicious cycles. Uncovering the role of this gut microbiota dysbiosis could drive the investigation of alternative therapeutic strategies to favour the clearance of the virus and potentially mitigate the effect of SARS-CoV-2 infection.

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Fichiers liés : 36dd87e7-4253-409e-aac5-c1a951b286d2.pdf

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