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Enregistrement W2120903663 · doi:10.1016/j.jalz.2012.12.004

Can we prevent Alzheimer's disease? Secondary “prevention” trials in Alzheimer's disease

2013· review· en· W2120903663 sur OpenAlexaff
María C. Carrillo, H. Robert Brashear, Veronika Logovinsky, J. Michael Ryan, Howard Feldman, Eric Siemers, Susan Abushakra, Dean M. Hartley, Ronald C. Petersen, Ara S. Khachaturian, Reisa A. Sperling

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationMayo Clinic
Mots-clésDementiaDiseaseSecondary preventionAlzheimer's diseaseMedicineClinical trialPrimary preventionGerontologyPsychologyPsychiatryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current research including the basic biology of Alzheimer's disease (AD) provides a foundation to explore whether our current state of knowledge is sufficient to initiate prevention studies and allow us to believe prevention of AD is possible. Current research and recently revised criteria for the diagnosis of AD by the National Institutes on Aging and the Alzheimer's Association suggest a continuum of disease from preclinical asymptomatic to symptomatic Alzheimer's dementia. In light of these revised criteria, the possibility of secondary prevention and even primary prevention is under discussion. The Alzheimer's Association Research Roundtable convened a meeting to discuss the rationale and feasibility of conducting secondary prevention trials in 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,290 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations122
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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