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Enregistrement W1824233491 · doi:10.1002/mds.26011

Diagnostic criteria for Huntington's disease based on natural history

2014· article· en· W1824233491 sur OpenAlexaff
Ralf Reilmann, Blair R. Leavitt, Christopher A. Ross

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural historyHuntington's diseaseDiseaseMedicineNeuroimagingNeurodegenerationNatural history studyRating scalePsychologyPsychiatryPathologyInternal medicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Huntington's disease (HD) is currently diagnosed based on the presence of motor signs indicating 99% "diagnostic confidence" for HD. Recent advances in the understanding of HD natural history and neurobiology indicate that disease-related brain changes begin at least 12 to 15 years before the formal diagnosis based on motor onset. Furthermore, subtle motor dysfunction, cognitive changes, and behavioral alterations are often seen before diagnosis made according to the current criteria. As disease-modifying treatments are developed, likely beginning therapy early will be desirable. We therefore suggest that expanded diagnostic criteria for HD should be adapted to better reflect the natural history of the disease, to enable the conduct of clinical trials in premanifest subjects targeting prevention of neurodegeneration, and to facilitate earlier symptomatic treatment. We propose a new set of criteria for HD diagnostic categories in the International Classification of Diseases that reflect our current understanding of HD natural history and pathogenesis. Based on defined criteria, for example, the Diagnostic Confidence Level and the Total Functional Capacity scales of the Unified Huntington's Disease Rating Scale, HD should be divided in the categories "genetically confirmed" with the subcategories "presymptomatic," "prodromal," and "manifest" and "not genetically confirmed" subdivided into "clinically at risk," "clinically prodromal," and "clinically manifest."

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations217
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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