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Enregistrement W2071338372 · doi:10.4061/2011/929456

The History of Cystinosis: Lessons for Clinical Management

2011· article· en· W2071338372 sur OpenAlexaff
Paul Goodyer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nephrology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Research and Pathophysiology
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystinosisCysteamineMedicineFanconi syndromeLEAPSClinical trialStem-cell therapyDiseaseBioinformaticsIntensive care medicinePediatricsCystinePathologyInternal medicineBiologyKidneyTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cystinosis is a rare disorder, and, accordingly, progress on the understanding and treatment of this disease has been relatively slow. Although cystinosis was identified over 100 years ago, the history of cystinosis is marked by a few sudden leaps forward in our understanding rather than by a sustained research effort fuelled by the larger research community. Major conceptual break-throughs include (a) its discovery in 1903, (b) recognition of the renal Fanconi syndrome, (c) realization that tissue accumulation of cystine reflects a defective channel in the lysosomal membrane, (d) translation of this discovery to trials of cysteamine, (e) discovery of the CTNS gene, and (f) report of successful stem cell therapy in the cystinotic mouse. This paper focuses on the importance management lessons from these milestones and the potential new therapeutic strategies which may be looming in the near future.

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)0,021
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0050,014
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0100,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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