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Accuracy of clinical diagnostic criteria for Friedreich's ataxia

2000· article· en· W1980368610 sur OpenAlexaboutno aff
Alessandro Filla, Giuseppe De Michele, Giovanni Coppola, Antonio Federico, Giuseppe Vita, António Toscano, Antonino Uncini, Paolo Pisanelli, Paolo Barone, Valentina Scarano, A. Perretti, Lucio Santoro, Antonella Monticelli, Francesca Cavalcanti, Giuseppe Caruso, Sergio Cocozza

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtaxiaMedicineDysarthriaPredictive valuePediatricsInternal medicineAudiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accuracy of the diagnostic criteria for Friedreich's ataxia proposed by Harding and by the Quebec Cooperative Study on Friedreich's Ataxia was studied in 142 patients with progressive unremitting ataxia of autosomal recessive inheritance or sporadic occurrence. Eighty-eight patients received the molecular diagnosis of Friedreich's ataxia. Traditional diagnostic criteria are characterized by high specificity, but they yield a high number of false-negative diagnoses. We suggest three levels of diagnostic certainty: (1) possible Friedreich's ataxia, defined as sporadic or recessive progressive ataxia with (a) lower limb areflexia and dysarthria, Babinski sign, or electrocardiographic repolarization abnormalities, or (b) with lower limb retained reflexes and electrocardiographic repolarization abnormalities (95% sensitivity and 88% positive predictive value); (2) probable Friedreich's ataxia as defined by Harding's criteria (63% sensitivity and 96% positive predictive value) or by Quebec Cooperative Study on Friedreich's Ataxia criteria (63% sensitivity and 98% positive predictive value); (3) definite diagnosis, molecularly confirmed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations48
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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