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Enregistrement W2290554811 · doi:10.14740/jocmr2495w

Efficacy of Stem Cell Therapy in Amyotrophic Lateral Sclerosis: A Systematic Review and Meta-Analysis

2016· review· en· W2290554811 sur OpenAlexvenueno aff
Mirian Conceição Moura, María Rita Carvalho Garbi Novaes, Yuri S. S. P. Zago, Emanoel Junio Eduardo, Luíz Augusto Casulari

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisAmyotrophic lateral sclerosisStem cellStem-cell therapyAdverse effectRetrospective cohort studyConfidence intervalClinical trialInternal medicineOncologyDiseaseTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Published studies seeking to improve survival in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) have poor results in humans, although there are several studies in animal models with positive results. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of studies that were published between March 2009 and March 2015 on stem cell therapy and survival in animal models and patients with ALS. A total of 714 articles were identified, and from these, we selected preclinical in vivo studies and retrospective clinical studies. RESULTS AND CONCLUSIONS: A meta-analysis confirmed the efficacy of stem cell therapy in improving survival in preclinical trials, where a mean difference of 9.79 days (95% confidence interval: 4.45 - 15.14) in lifespan favored stem cell therapy. In contrast, the number of clinical studies is still insufficient to assess their effectiveness, and these studies only demonstrate the absence of serious adverse events. However, even this conclusion should be interpreted with caution because clinical studies are retrospective and heterogeneous and have an unsatisfactory quality.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0330,007
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,005
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 Opus0,613
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,035 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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