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Enregistrement W2462372318 · doi:10.1038/npjparkd.2015.25

Fatigue in Parkinson’s disease: report from a multidisciplinary symposium

2016· article· en· W2462372318 sur OpenAlexafffund
Joseph H. Friedman, James C. Beck, Kelvin L. Chou, Gracia Clark, Christopher P. Fagundes, Christopher G. Goetz, Karen Herlofson, Benzi M. Kluger, Lauren Krupp, Anthony E. Lang, Jao-Shin Lou, Laura Marsh, Anne Newbould, Daniel Weintraub

Notice bibliographique

Revuenpj Parkinson s Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchParkinsonfondenAstraZenecaInternational Parkinson and Movement Disorder SocietyAllerganNational Institutes of HealthUniversity of OxfordMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchBoston Scientific CorporationParkinson Society CanadaFondation Brain CanadaAvanir PharmaceuticalsRush UniversityNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversity of CambridgeNational Parkinson FoundationUniversity of RochesterPfizerBiogenBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyJohns Hopkins UniversityOntario Brain InstituteUniversité du LuxembourgParkinson's Disease FoundationTeva Pharmaceutical Industries
Mots-clésDepression (economics)DiseaseParkinson's diseaseMedicineEtiologyMultidisciplinary approachFoundation (evidence)PsychiatryMultiple sclerosisGerontologyPsychologyPhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fatigue is a severe problem for many people living with Parkinson's disease (PD). Best estimates suggest that more than 50% of patients experience this debilitating symptom. Little is known about its etiology or treatment, making the understanding of fatigue a true unmet need. As part of the Parkinson's Disease Foundation Community Choice Research Program, patients, caregivers, and scientists attended a symposium on fatigue on 16 and 17 October 2014. We present a summary of that meeting, reviewing what is known about the diagnosis and treatment of fatigue, its physiology, and what we might learn from multiple sclerosis (MS), depression, and cancer-disorders in which fatigue figures prominently too. We conclude with focused recommendations to enhance our understanding and treatment of this prominent problem in PD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations96
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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