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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 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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 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

Citations108
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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