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Enregistrement W2765754703 · doi:10.1111/epi.12299

Epilepsy biomarkers

2013· review· en· W2765754703 sur OpenAlexaff
Jerome Engel, Asla Pitkänen, Jeffrey A. Loeb, F. Edward Dudek, Edward H. Bertram, Andrew J. Cole, Solomon L. Moshé, Samuel Wiebe, Frances E. Jensen, István Módy, Astrid Nehlig, Annamaria Vezzani

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésEpileptogenesisEpilepsyBiomarkerMedicineClinical trialPopulationBioinformaticsInternal medicineBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A biomarker is defined as an objectively measured characteristic of a normal or pathologic biologic process. Identification and proper validation of biomarkers of epileptogenesis (the development of epilepsy) and ictogenesis (the propensity to generate spontaneous seizures) might predict the development of an epilepsy condition; identify the presence and severity of tissue capable of generating spontaneous seizures; measure progression after the condition is established; and determine pharmacoresistance. Such biomarkers could be used to create animal models for more cost-effective screening of potential antiepileptogenic and antiseizure drugs and devices, and to reduce the cost of clinical trials by enriching the trial population, and acting as surrogate markers to shorten trial duration. The objectives of the biomarker subgroup for the London Workshop were to define approaches for identifying possible biomarkers for these purposes. Research to identify reliable biomarkers may also reveal underlying mechanisms that could serve as therapeutic targets for the development of new antiepileptogenic and antiseizure compounds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
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)0,0090,006

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations275
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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