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Enregistrement W2753190269 · doi:10.1002/mds.27140

Treatable inherited rare movement disorders

2017· review· en· W2753190269 sur OpenAlexaff
Hyder A. Jinnah, Alberto Albanese, Kailash P. Bhatia, Francisco Cardoso, Gustavo Da Prat, Tom J. de Koning, Alberto J. Espay, Victor S.C. Fung, Pedro Ruiz, Oscar S. Gershanik, Joseph Jankovic, Ryuji Kaji, Katya Kotschet, Connie Marras, Janis M. Miyasaki, Francesca Morgante, Alexander Münchau, Pramod Kumar Pal, Mayela Rodríguez‐Violante, Lüdger Schöls, María Stamelou, Marina A.J. Tijssen, Claudia Uribe Roca, Andrés de la Cerda, Emilia Gatto

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensUniversity of AlbertaToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMovement disordersDystoniaMedicineDiseaseRare diseaseEssential tremorIntensive care medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are many rare movement disorders, and new ones are described every year. Because they are not well recognized, they often go undiagnosed for long periods of time. However, early diagnosis is becoming increasingly important. Rapid advances in our understanding of the biological mechanisms responsible for many rare disorders have enabled the development of specific treatments for some of them. Well-known historical examples include Wilson disease and dopa-responsive dystonia, for which specific and highly effective treatments have life-altering effects. In recent years, similarly specific and effective treatments have been developed for more than 30 rare inherited movement disorders. These treatments include specific medications, dietary changes, avoidance or management of certain triggers, enzyme replacement therapy, and others. This list of treatable rare movement disorders is likely to grow during the next few years because a number of additional promising treatments are actively being developed or evaluated in clinical trials. © 2017 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations100
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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