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Enregistrement W2584962694 · doi:10.1002/mds.26907

Molecular imaging to track Parkinson's disease and atypical parkinsonisms: New imaging frontiers

2017· review· en· W2584962694 sur OpenAlexafffund
Antonio P. Strafella, Nicolaas I. Bohnen, Joel S. Perlmutter, David Eidelberg, Nicola Pavese, Thilo van Eimeren, Paola Piccini, Marios Politis, Stéphane Thobois, Roberto Ceravolo, Makoto Higuchi, Valtteri Kaasinen, Mario Masellis, María Cecilia Peralta, Ignacio Obeso, José A. Pineda‐Pardo, Roberto Cilia, Bénédicte Ballanger, Martin Niethammer, A. Jon Stoessl

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreToronto Western HospitalKrembil FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeLeibniz-GemeinschaftCanadian Institutes of Health ResearchParkinsonfondenGenentechNestecAllerganNational Institutes of HealthTurun YliopistosäätiöMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyFondation Brain CanadaAssociation France ParkinsonNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAgence Nationale de la RechercheCHDI FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftUCB PharmaMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchParkinson Society CanadaWeston Brain InstituteH. Lundbeck A/SU.S. Department of Veterans AffairsWashington University in St. LouisTurun Yliopistollinen KeskussairaalaEli Lilly and CompanyNational Parkinson FoundationEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchAmerican Parkinson Disease AssociationNational Center for Advancing Translational SciencesTeva Pharmaceutical Industries
Mots-clésParkinson's diseaseMedicineNeuroimagingMolecular imagingNeuroscienceDiseasePathologyPsychologyPsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular imaging has proven to be a powerful tool for investigation of parkinsonian disorders. One current challenge is to identify biomarkers of early changes that may predict the clinical trajectory of parkinsonian disorders. Exciting new tracer developments hold the potential for in vivo markers of underlying pathology. Herein, we provide an overview of molecular imaging advances and how these approaches help us to understand PD and atypical parkinsonisms. © 2016 International Parkinson and Movement Disorder Society.

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)
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 enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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)0,0000,000

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 GPT0,318
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations108
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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