MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2026965779 · doi:10.1017/s1041610214000118

Imaging biomarkers for amyloid: a new generation of probes and what lies ahead

2014· editorial· en· W2026965779 sur OpenAlexaff
Antoine Leuzy, Eduardo R. Zimmer, Venkat Bhat, Pedro Rosa‐Neto, Serge Gauthier

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2014
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathologyDementiaBiomarkerPositron emission tomographyAsymptomaticNeuroimagingDiseaseAmyloid (mycology)NeuroscienceMedicineImaging biomarkerAlzheimer's diseasePsychologyPathologyMagnetic resonance imagingRadiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the original 1984 criteria for Alzheimer's disease (AD), put forth by a work group jointly established by the National Institute of Neurological and Communicative Disorders and Stroke (NINCDS) and the Alzheimer's Disease and Related Disorders Association (ADRDA) (McKhann et al., 1984), important advances have occurred in our ability to detect AD pathophysiology, with the incorporation of biomarkers – defined as anatomic, biochemical, or physiologic parameters that provide in vivo evidence of AD neuropathology (Cummings, 2011) – that can improve the certainty of AD diagnosis. Use of imaging biomarkers such as positron emission tomography (PET) with amyloid ligands, particularly in asymptomatic and pre-dementia stages of AD, however, has been the subject of debate (Dubois et al., 2013), with arguments both for and against the biomarker driven diagnosis of AD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,329 · 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.

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

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

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational PsychogeriatricsMême sujetAlzheimer's disease research and treatmentsTravaux en français237 207