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Enregistrement W2883417149 · doi:10.1016/j.jalz.2018.06.2855

Molecular imaging in dementia: Past, present, and future

2018· review· en· W2883417149 sur OpenAlexaff
Robert Laforce, Jean‐Paul Soucy, Leila Sellami, Caroline Dallaire‐Théroux, Francis Brunet, David Bergeron, Bruce L. Miller, Rik Ossenkoppele

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésDementiaMolecular imagingDiseaseNeuroscienceMedicineNeuroimagingModality (human–computer interaction)Clinical trialClinical PracticeAmyloid (mycology)PathologicalPathologyBioinformaticsPsychologyComputer scienceArtificial intelligenceIn vivoBiologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

F-fluorodeoxyglucose, amyloid tracers, and, more recently, tau ligands have taken dementia research by storm and undoubtedly improved our understanding of neurodegenerative diseases. The ability to image in vivo the pathological substrates of degenerative diseases and visualize their downstream impact has led to improved models of pathogenesis, better differential diagnosis of atypical conditions, as well as focused subject selection and monitoring of treatment in clinical trials aimed at delaying or preventing the symptomatic phase of Alzheimer's disease. In this article, we present the main molecular imaging techniques used in research and practice. We further summarize the key findings brought about by each technique individually and more recently, as adjuncts to each other. Specific limitations of each imaging modality are discussed, as well as recommendations to overcome them. A nonvalidated clinical algorithm is proposed for earlier and more accurate identification of complex/atypical neurodegenerative diseases.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations88
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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