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Enregistrement W2021997289 · doi:10.1038/clpt.2011.245

Pathways to Drug Development for Autism Spectrum Disorders

2011· review· en· W2021997289 sur OpenAlexafffund
David R. Hampson, Shervin Gholizadeh, Laura Pacey

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRett syndromeAutismPsychiatryMedicineClinical trialNeuropathologyFragile X syndromePharmacotherapyAutism spectrum disorderDrug developmentNeurochemicalPsychologyDrugNeuroscienceDiseasePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism spectrum disorders (ASDs) are neurodevelopmental disorders whose prevalence has risen over the past two decades. Current drug treatments for ASDs and the related disorders--fragile X syndrome (FXS) and Rett syndrome--target specific symptoms but do not address the basic underlying etiologies. However, based partly on an improved understanding of the neurochemical underpinnings of FXS, pharmacotherapy for this syndrome has progressed to the point of clinical trials of several novel drug treatments. By contrast, our overall understanding of the neuropathophysiology of ASDs is still rudimentary. There is hope in the field that knowledge and experience gained in the study of fragile X and Rett syndromes may be applicable to the larger autism patient population. In this review, we discuss how recent advances in our understanding of the biochemistry and neuropathology of these disorders could lead to new more effective treatments for ASDs.

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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations57
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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