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Enregistrement W2090934265 · doi:10.3109/17482968.2011.590992

Meeting report of the International Consortium of Stem Cell Networks’ Workshop Towards Clinical Trials Using Stem Cells for Amyotrophic Lateral Sclerosis/Motor Neuron Disease

2011· article· en· W2090934265 sur OpenAlexaff
M. R. Chaddah, Brian Dickie, Drew Lyall, Caroline Marshall, J. Ben Sykes, Lucie Bruijn

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensStem Cell Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisInduced pluripotent stem cellStem cellNeuroscienceClinical trialMedicineDiseaseMotor neuronPsychologyPathologyBiologyEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Consortium of Stem Cell Networks' (ICSCN) Workshop Towards Clinical Trials Using Stem Cells for Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS)/Motor Neuron Disease (MND) was held on 24-25 January 2011. Twenty scientific talks addressed aspects of cell derivation and characterization; preclinical research and phased clinical trials involving stem cells; latest developments in induced pluripotent (iPS) cell technology; industry involvement and investment. Three moderated panel discussions focused on unregulated ALS/MND treatments, and the state of the art and barriers to future progress in using stem cells for ALS/MND. This review highlights the major insights that emanated from the workshop around the lessons learned and barriers to progress for using stem cells for understanding disease mechanism, drug discovery, and as therapy for ALS/MND. The full meeting report is only available in the online version of the journal. Please find this material with the following direct link to the article: http://www.informahealthcare.com/als/doi/10.3109/17482968.2011.590992 .

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,011

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,160 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations10
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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