MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2165747837 · doi:10.1002/ana.21799

Substantial early, but nonprogressive neuronal loss in multiple sclerosis (ms) spinal cord

2009· article· en· W2165747837 sur OpenAlexaff
Lucas Schirmer, Monika Albert, Armin Buss, Walter Schulz‐Schaeffer, Jack P. Antel, Wolfgang Brück, Christine Stadelmann

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisSpinal cordMultiple sclerosisMedicineLesionLumbar Spinal CordPathologyLumbarCentral nervous systemNeuroscienceCentral nervous system diseaseDiseaseAnatomyBiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in multiple sclerosis (MS) has recently been focusing on the extent of neuroaxonal damage and its contribution to disease outcome. In the present study, we examined spinal cord tissue from 30 clinically well-characterized MS patients. MS, amyotrophic lateral sclerosis (ALS), and control spinal cord tissue were subjected to morphometric analysis and immunohistochemistry for markers of cell damage and regeneration. Data were related to disease duration and age at death. Here, we present evidence for substantial, nonprogressive neuronal loss on the cervical and lumbar levels early in the disease course of MS. Chromatolytic neurons and immunoreactivity for c-Jun and GAP43 were observed in the ventral gray matter in and adjacent to actively demyelinating lesions, pointing toward neuronal damage and regeneration as an early response to lesion formation.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,193 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations54
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of NeurologyMême sujetMultiple Sclerosis Research StudiesTravaux en français237 207