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Enregistrement W2754341670 · doi:10.3368/aoj.67.1.89

Congenital Cranial Dysinnervation Disorders: A Literature Review

2017· review· en· W2754341670 sur OpenAlexaff
Rebecca Fels

Notice bibliographique

RevueAmerican Orthoptic Journal · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCraniofacial Disorders and Treatments
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaldevelopmentMedicineCranial nervesExtraocular musclesPresentation (obstetrics)NeurosciencePathologyAnatomySurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital cranial dysinnervation disorders (CCDD) is a new term describing a collection of non-progressive neurogenic syndromes. Initially referred to as congenital fibrosis syndrome, it was thought that the primary problem was extraocular muscular maldevelopment. Recent advancements in genetics and neuro-radiology have now determined the initial observation of fibrotic muscles is secondary to a primary lack of innervation from deficient, absent, or misguided cranial nerves. This presentation provides an overview of the known genes and phenotypes currently recognized within the CCDD domain. It will also highlight areas of current research being done in the area of cranial nerve development. Increased knowledge and awareness of these disorders has resulted in more research being conducted. These studies have provided a more complete understanding of efferent motor system development and are leading to improved treatment strategies for patients.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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