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Enregistrement W2042224862 · doi:10.1016/j.pneurobio.2014.02.007

Towards translational therapies for multiple system atrophy

2014· review· en· W2042224862 sur OpenAlexaff
Daniela Kuzdas-Wood, Nadia Stefanova, K. A. Jellinger, Klaus Seppi, Michael G. Schlossmacher, Werner Poewe, Gregor K. Wenning

Notice bibliographique

RevueProgress in Neurobiology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceNeuropathologyParkinsonismOlivopontocerebellar atrophyNeuroprotectionAtrophyDiseaseMedicineAtaxiaBioinformaticsPsychologyBiologyPathologyDegenerative diseaseCentral nervous system disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple system atrophy (MSA) is a fatal adult-onset neurodegenerative disorder of uncertain etiopathogenesis manifesting with autonomic failure, parkinsonism, and ataxia in any combination. The underlying neuropathology affects central autonomic, striatonigral and olivopontocerebellar pathways and it is associated with distinctive glial cytoplasmic inclusions (GCIs, Papp-Lantos bodies) that contain aggregates of α-synuclein. Current treatment options are very limited and mainly focused on symptomatic relief, whereas disease modifying options are lacking. Despite extensive testing, no neuroprotective drug treatment has been identified up to now; however, a neurorestorative approach utilizing autologous mesenchymal stem cells has shown remarkable beneficial effects in the cerebellar variant of MSA. Here, we review the progress made over the last decade in defining pathogenic targets in MSA and summarize insights gained from candidate disease-modifying interventions that have utilized a variety of well-established preclinical MSA models. We also discuss the current limitations that our field faces and suggest solutions for possible approaches in cause-directed therapies of MSA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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