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Enregistrement W2166522212 · doi:10.1093/brain/aws144

Young-onset amyotrophic lateral sclerosis: historical and other observations

2012· review· en· W2166522212 sur OpenAlexaff
Martin R. Turner, John W. Barnwell, Ammar Al‐Chalabi, Andrew Eisen

Notice bibliographique

RevueBrain · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisAge of onsetPathologicalMedicinePediatricsPopulationPsychologyDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a wide range of age at initial symptom onset in amyotrophic lateral sclerosis despite a mean age of 65 years in population-based studies. 'Young-onset' amyotrophic lateral sclerosis typically refers to patients younger than ∼45 years and accounts for about 10% of cases in contemporary series. A review of published cases of amyotrophic lateral sclerosis from 1850 to 1950 revealed a far higher proportion of cases with young onset (>50%), with a steady decline to the contemporary figure. It is possible that this is not solely explained by increases in life expectancy. While there is still a rich variation in phenotypes among cases of young-onset amyotrophic lateral sclerosis, bulbar onset was found to be significantly under-represented in analysis of a large patient database, with implications for age-related vulnerabilities pertaining to focality of symptom onset. The timing of initiating pathological processes in relation to the emergence of symptoms is discussed, including the potential role of very early development and the interaction of epigenetic and environmental factors.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,096 · 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
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

Citations83
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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