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Enregistrement W2592378632 · doi:10.1016/j.jalz.2017.01.014

Consensus classification of posterior cortical atrophy

2017· article· en· W2592378632 sur OpenAlexaff
Sebastian J. Crutch, Jonathan M. Schott, Gil D. Rabinovici, Melissa E. Murray, Julie S. Snowden, Wiesje M. van der Flier, Bradford C. Dickerson, Rik Vandenberghe, Samrah Ahmed, Bradley F. Boeve, Christopher Butler, Stefano F. Cappa, Mathieu Ceccaldi, Leonardo Cruz de Souza, Bruno Dubois, Olivier Félician, Douglas Galasko, Jonathan Graff‐Radford, Neill R. Graff‐Radford, Patrick R. Hof, Pierre Krolak‐Salmon, Manja Lehmann, Éloi Magnin, Mario F. Mendez, Peter J. Nestor, Chiadi U. Onyike, Victoria S. Pelak, Yolande A.L. Pijnenburg, Silvia Primativo, Martin N. Rossor, Natalie S. Ryan, Philip Scheltens, Timothy J. Shakespeare, Aida Suárez González, David F. Tang‐Wai, Keir Yong, María C. Carrillo, Nick C. Fox

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNIHR Oxford Biomedical Research CentreAlzheimer NederlandBrain Research TrustAmerican College of RadiologyEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute for Health and Care ResearchEconomic and Social Research CouncilAlzheimer’s Research UKMedical Research CouncilNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésPosterior cortical atrophyAtrophyMedicineComputer sciencePathologyDiseaseDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: A classification framework for posterior cortical atrophy (PCA) is proposed to improve the uniformity of definition of the syndrome in a variety of research settings. METHODS: Consensus statements about PCA were developed through a detailed literature review, the formation of an international multidisciplinary working party which convened on four occasions, and a Web-based quantitative survey regarding symptom frequency and the conceptualization of PCA. RESULTS: A three-level classification framework for PCA is described comprising both syndrome- and disease-level descriptions. Classification level 1 (PCA) defines the core clinical, cognitive, and neuroimaging features and exclusion criteria of the clinico-radiological syndrome. Classification level 2 (PCA-pure, PCA-plus) establishes whether, in addition to the core PCA syndrome, the core features of any other neurodegenerative syndromes are present. Classification level 3 (PCA attributable to AD [PCA-AD], Lewy body disease [PCA-LBD], corticobasal degeneration [PCA-CBD], prion disease [PCA-prion]) provides a more formal determination of the underlying cause of the PCA syndrome, based on available pathophysiological biomarker evidence. The issue of additional syndrome-level descriptors is discussed in relation to the challenges of defining stages of syndrome severity and characterizing phenotypic heterogeneity within the PCA spectrum. DISCUSSION: There was strong agreement regarding the definition of the core clinico-radiological syndrome, meaning that the current consensus statement should be regarded as a refinement, development, and extension of previous single-center PCA criteria rather than any wholesale alteration or redescription of the syndrome. The framework and terminology may facilitate the interpretation of research data across studies, be applicable across a broad range of research scenarios (e.g., behavioral interventions, pharmacological trials), and provide a foundation for future collaborative work.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0160,008
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0090,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations662
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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