MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2137069829 · doi:10.1017/s0317167100014244

Treatment Optimization in MS: Canadian MS Working Group Updated Recommendations

2013· review· en· W2137069829 sur OpenAlexaffvenueabout
Mark S. Freedman, Daniel Selchen, Douglas L. Arnold, Alexandre Prat, Brenda Banwell, Michael Yeung, David Morgenthau, Yves Lapierre

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSt. Michael's HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalFoothills Medical CentreOttawa HospitalMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisExpanded Disability Status ScaleMedicineRelapsing remittingDiseasePhysical therapyIntensive care medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Multiple Sclerosis Working Group (CMSWG) developed practical recommendations in 2004 to assist clinicians in optimizing the use of disease-modifying therapies (DMT) in patients with relapsing multiple sclerosis. The CMSWG convened to review how disease activity is assessed, propose a more current approach for assessing suboptimal response, and to suggest a scheme for switching or escalating treatment. Practical criteria for relapses, Expanded Disability Status Scale (EDSS) progression and MRI were developed to classify the clinical level of concern as Low, Medium and High. The group concluded that a change in treatment may be considered in any RRMS patient if there is a high level of concern in any one domain (relapses, progression or MRI), a medium level of concern in any two domains, or a low level of concern in all three domains. These recommendations for assessing treatment response should assist clinicians in making more rational choices in their management of relapsing MS patients.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations202
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences NeurologiquesMême sujetMultiple Sclerosis Research StudiesTravaux en français237 207