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Enregistrement W2606056711 · doi:10.1017/cjn.2015.149

Neurology (Multiple Sclerosis)

2015· article· en· W2606056711 sur OpenAlexvenueno aff
FH Jacques, Brian Harel, Adrian Schembri, Chantal Paquette, B Bilodeau, Paweł Kalinowski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatalizumabCognitionMedicineNeurologyObservational studyMultiple sclerosisCognitive declinePhysical therapyPsychologyDementiaInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The objectives of this study are to understand the impact of natalizumab on cognition beyond two years of therapy and to investigate whether baseline characteristics are predictive of clinical response. Methods: This is a single-center, 24-month, observational study. Sixty-three patients treated with natalizumab were assessed prior to monthly infusions using a Cogstate battery and the SDMT. A linear mixed model was conducted with duration of natalizumab therapy as a between-subjects factor (<=2 or >2 years), assessment as a within-subjects factor, and MSSS as a covariate. Results: There were no statistically significant differences between the key demographic variables aside for the MSSS (p=.0074). No patient showed evidence of sustained cognitive deterioration over the 24 month period. Irrespective of time on natalizumab, significant improvements were observed at the group level in executive function, verbal memory and working memory, whereas processing speed and attention remained unchanged. Impaired cognition or any other baseline parameter did not influence the trajectory of cognitive change over 24 months. Conclusion: Our results suggest that natalizumab preserves cognitive function, including the ability to learn, for 4 years and beyond of continuous therapy. This occurs irrespective of baseline characteristics.

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)0,000
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,152 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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