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Enregistrement W2399696883 · doi:10.1186/s40734-016-0037-8

Cautionary optimism: caffeine and Parkinson’s disease risk

2016· article· en· W2399696883 sur OpenAlexaff
Leonard L. Sokol, Michael J. Young, Alberto J. Espay, Ronald B. Postuma

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Movement Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SUniversity of CambridgePfizerTeva Pharmaceutical IndustriesMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchAmerican Academy of NeurologyEli Lilly and Company
Mots-clésDiseaseProbandOptimismFamily historyMedicineParkinson's diseaseCohortRetrospective cohort studyPsychological interventionPsychiatryPediatricsPsychologyInternal medicineGeneticsBiologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most Parkinson's disease (PD) patients present without known family history and without a diagnosed prodromal phase, underscoring the difficulty of employing primary (neuroprevention) and secondary (neuroprotection) preventions. In cases of monogenic forms, however, potential gene-carrying family members of a proband could engage in neuroprevention, such as exercise or diet modifications, to attenuate the risk of, or delay, disease development. However, a historical lack of recognized disease-modifying interventions has limited clinicians' ability to recommend reliable preventive measures in caring for at-risk populations. We briefly analyze the first retrospective study to examine caffeine consumption and PD risk in a LRRK2 R1628P cohort.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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