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Enregistrement W2593921779 · doi:10.3233/jad-160907

Recent Progress in Alzheimer’s Disease Research, Part 3: Diagnosis and Treatment

2017· review· en· W2593921779 sur OpenAlexaff
Francis Hane, Morgan Robinson, Brenda Yasie Lee, Owen Bai, Zoya Leonenko, Mitchell S. Albert

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead UniversityThunder Bay Regional Research InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesBrightFocus Foundation
Mots-clésDiseaseAlzheimer's diseaseMedicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of Alzheimer's disease (AD) research has grown exponentially over the past few decades, especially since the isolation and identification of amyloid-β from postmortem examination of the brains of AD patients. Recently, the Journal of Alzheimer's Disease (JAD) put forth approximately 300 research reports which were deemed to be the most influential research reports in the field of AD since 2010. JAD readers were asked to vote on these most influential reports. In this 3-part review, we review the results of the 300 most influential AD research reports to provide JAD readers with a readily accessible, yet comprehensive review of the state of contemporary research. Notably, this multi-part review identifies the "hottest" fields of AD research providing guidance for both senior investigators as well as investigators new to the field on what is the most pressing fields within AD research. Part 1 of this review covers pathogenesis, both on a molecular and macro scale. Part 2 review genetics and epidemiology, and part 3 covers diagnosis and treatment. This part of the review, diagnosis and treatment, reviews the latest diagnostic criteria, biomarkers, imaging, and treatments in AD.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,343
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,149 · 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

Citations196
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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