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Enregistrement W2588857516 · doi:10.21037/atm.2017.01.63

The multiple sclerosis microbiome?

2017· letter· en· W2588857516 sur OpenAlexafffund
Helen Tremlett, Emmanuelle Waubant

Notice bibliographique

RevueAnnals of Translational Medicine · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMultiple Sclerosis TrustMultiple Sclerosis SocietyMultiple Sclerosis Society of CanadaEuropean Committee for Treatment and Research in Multiple SclerosisCanadian Institutes of Health ResearchMultiple Sclerosis Scientific Research FoundationU.S. Department of Veterans AffairsTeva Pharmaceutical IndustriesNational Multiple Sclerosis SocietyMichael Smith Health Research BCBiogen
Mots-clésMultiple sclerosisMicrobiomeComputational biologyMedicineBioinformaticsBiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans comprise of trillions of microbes; >90% reside in our guts. The cost of sequencing microbial genes has greatly diminished, facilitating interrogation of the gut microbiota. Gut-brain communications likely involve the immune system (1,2); of particular relevance in multiple sclerosis (MS). MS is an inflammatory and neurodegenerative immune-mediated disease, often impacting young adults, with many unmet needs. The exact cause(s) are unknown, current drugs are modestly effective, not without risk, and are not indicated for all. Further, there are few good measures or biomarkers of disease activity.

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)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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