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Enregistrement W2180981774 · doi:10.5698/1535-7511-12.4s.22

AED Treatment through Different Ages: As Our Brains Change, Should Our Drug Choices Also?

2012· article· en· W2180981774 sur OpenAlexfundno aff
Jacqueline A. French, Brigid A. Staley

Notice bibliographique

RevueEpiliepsy currents/Epilepsy currents · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUCB PharmaValeant Pharmaceuticals InternationalEisaiUpsher-SmithJazz PharmaceuticalsPfizer
Mots-clésDrugPharmacokineticsEtiologyMedicineEpilepsyDrug metabolismAffect (linguistics)PharmacologyAdverse effectIntensive care medicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient age can impact selection of the optimal antiepileptic drug for a number of reasons. Changes in brain physiology from neonate to elderly, as well as changes in underlying etiologies of epilepsy, could potentially affect the ability of different drugs to control seizures. Unfortunately, much of this is speculative, as good studies demonstrating differences in efficacy across age ranges do not exist. Beyond the issue of efficacy, certain drugs may be more or less appropriate at different ages because of differing pharmacokinetics, including changes in hepatic metabolism, absorption, and elimination. Lack of appropriate drug formulations (such as liquid forms) may be a barrier to using drugs in the very young. Finally, some serious adverse events are seen either exclusively or preferentially at different ages.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations37
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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