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Enregistrement W2116854643 · doi:10.1093/brain/awu018

Lafora’s odyssey reaches a mysterious port of call

2014· letter· en· W2116854643 sur OpenAlexaff
Berge A. Minassian

Notice bibliographique

RevueBrain · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlycogen Storage Diseases and Myoclonus
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLafora diseaseProgressive myoclonus epilepsyMyoclonusPathologyNeuroscienceMedicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1911, the Spanish neurologist-pathologist Gonzalo Lafora, working at the then Government Hospital for the Insane in Washington DC, first described the progressive myoclonus epilepsy that would later bear his name (Lafora, 1911). The journey to understand this disease started with Lafora’s detailed neuropathological description of the large and profuse inclusions (Fig. 1) that would come to be known as Lafora bodies. The odyssey has visited many a shore, and the latest and most mysterious is revealed by Javier Gayarre et al. (2014) in this issue of Brain . Figure 1 Lafora bodies as drawn by Lafora in his original manuscript (Lafora, 1911). Whereas the ‘amyloid’ plaques of Alzheimer’s disease are not in fact amyloid (starch), Lafora bodies, by contrast, are. Lafora bodies are composed of hyperphosphorylated and malformed glycogen molecules. These abnormal starch-like polyglucosans aggregate to form insoluble masses, which over time accumulate inside neuronal somata and dendrites. Lafora disease is caused by loss-of-function mutations in …

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)0,000
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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