Susceptibility to Febrile Seizures: More Than Just a Faulty Thermostat!
Notice bibliographique
Résumé
Febrile seizures, always a hot topic, continue to fire up the interest of a wide spectrum of clinical and basic neuroscientists. Several clinical investigators, amongst them the Halifax group (spearheaded by the Camfields to whom we owe a great debt of gratitude for their contributions in this field), have provided us with a sound foundation for clinical management. We now need to explore febrile seizures in new ways to clarify factors and identify mechanisms that contribute to the intriguing age-dependent susceptibility. The complex processes involved in thermoregulation and the febrile response are important pieces of the puzzle. The contributory factors are likely different for isolated simple febrile, recurrent febrile and complex febrile seizures. A 'systems biology approach' is needed to investigate the intricate genome-proteome-metabolome interaction in determining susceptibility. Population studies that incorporate current clinical, experimental, infectious and molecular genetic knowledge in their concept and design will help to 'conquer' the final frontiers of febrile seizures. In 2006, Engel suggested that febrile seizures could 'encompass many different entities', an increasingly plausible opinion. A higher profile for febrile seizures and related syndromes in the ILAE classification scheme will further catalyze progress in the field. The resultant knowledge can only improve management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».