Opening the window: The case for carrier and perinatal screening for spinal muscular atrophy
Notice bibliographique
Résumé
Spinal muscular atrophy (SMA) is the most common genetically inherited neurodegenerative disease that leads to infant mortality worldwide. SMA is caused by genetic deletion or mutation in the survival of motor neuron 1 (SMN1) gene, which results in a deficiency in SMN protein. For reasons that are still unclear, SMN protein deficiency predominantly affects α-motor neurons, resulting in their degeneration and subsequent paralysis of limb and trunk muscles, progressing to death in severe cases. Emerging evidence suggests that SMN protein deficiency also affects the heart, autonomic nervous system, skeletal muscle, liver, pancreas and perhaps many other organs. Currently, there is no cure for SMA. Patient treatment includes respiratory care, physiotherapy, and nutritional management, which can somewhat ameliorate disease symptoms and increase life span. Fortunately, several novel therapies have advanced to human clinical trials. However, data from studies in animal models of SMA indicate that the greatest therapeutic benefit is achieved through initiating treatment as early as possible, before widespread loss of motor neurons has occurred. In this review, we discuss the merit of carrier and perinatal patient screening for SMA considering the efficacy of emerging therapeutics and the physical, emotional and financial burden of the disease on affected families and society.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».