Multiple Sclerosis: Etiology and Treatment Strategies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the etiology and treatment strategies for multiple sclerosis (MS). DATA SOURCES: Published information on MS and targeted treatment strategies extending back to 1955. The search terms multiple sclerosis and pathology, prevalence, genetics, and each of the common symptoms of MS were used. STUDY SELECTION: Seventy-two studies were reviewed based on level 1, 2, and 3 search strategies. DATA EXTRACTION: Level 1 search strategy targeted evidence-based trials of large sample size (N > 100) with a randomized, double-blind, placebo-controlled design. A level 2 search targeted additional trials with some of the traits of evidence-based trials. A level 3 search compared key findings in reports of very small (N < 15) poorly designed trials with the results of well-designed trials. DATA SYNTHESIS: MS affects each patient differently, making a definitive diagnosis and management of symptoms very difficult. Effective symptom management requires an interprofessional team approach. CONCLUSION: Despite all the research dedicated to this disease, there is still no cure. The treatments currently available function at best only to slow the disease progression and mitigate symptoms. Using the skills and knowledge available from a team of health care professionals will help patients navigate the trials and tribulations that follow throughout a life with MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».