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Enregistrement W1983887297 · doi:10.2217/pmt.11.61

Learning New Tricks from an Old Dog: Using Experimental Autoimmune Encephalomyelitis to Study Comorbid Symptoms in Multiple Sclerosis

2011· article· en· W1983887297 sur OpenAlex
Travis Musgrave, Camille Olechowski, Bradley J. Kerr

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePain Management · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineDepression (economics)DiseaseWeaknessExperimental autoimmune encephalomyelitisAnxietyComorbidityChronic painEncephalomyelitisNeurosciencePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyPsychiatryPathologyPsychologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Multiple sclerosis (MS) is a chronic disease of the CNS characterized by inflammation, demyelination and axonal injury. In addition to the well-recognized features of the disease such as weakness, fatigue and paralysis, patients with MS may also experience a number of other comorbid disorders. Chronic pain, anxiety and depression affect a large percentage of MS patients. While a number of animal models are available to study the pathophysiology of MS, it is only recently that these models have been used to ask questions about other comorbid conditions associated with the disease. We will now summarize some of the major findings in this area. Although these animal models have been in use for many decades, it is clear that they are still capable of addressing novel and clinically relevant questions about the disease.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,202 · 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