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Enregistrement W2549381486 · doi:10.1080/14656566.2016.1258060

Beyond immunotherapy: new approaches for disease modifying treatments for early Alzheimer’s disease

2016· review· en· W2549381486 sur OpenAlexaff
Myuri Ruthirakuhan, Nathan Herrmann, Ivonne Suridjan, Eleenor H Abraham, Ilan Farber, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Pharmacotherapy · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMemantineDiseaseClinical trialRivastigmineBiomarkerAlzheimer's diseaseOncologyIntensive care medicineDonepezilInternal medicineDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Current pharmacological recommendations for the treatment of Alzheimer's disease (AD) include the cholinesterase inhibitors and the N-methyl-D-aspartate antagonist, memantine. However, these medications only manage symptoms of AD, and do not target Aβ plaques and neurofibrillary tangles. As such, there is a need to develop effective and safe disease modifying treatments that directly target AD pathology and alter the course of AD progression. Areas covered: This review evaluates ongoing phase 2 and 3 clinical trials, as well as those completed or published over the past five years. Studies for this review were obtained from clinicaltrials.gov, alzforum.org/therapeutics, and PubMed. Keywords and search criteria included: phase 2, or 3 trials related to Alzheimer's disease, mild cognitive impairment, amyloid-beta and tau. Immunotherapies for AD have not been included as this is beyond the scope of this review. Expert opinion: A substantial number of trials investigating disease modifying drugs in AD target amyloid-beta and tau pathology. However, many of these trials have relatively short treatment duration and do not include combined assessment of biomarkers and clinical outcomes. Future investigations are recommended to include biomarker assessments and clinical outcomes over a minimum treatment duration of 18 months in order to establish disease-modifying effects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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