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Enregistrement W2887509311 · doi:10.3390/toxins10080313

Botulinum Toxin Induced Atrophy: An Uncharted Territory

2018· review· en· W2887509311 sur OpenAlexaff
Mehri Salari, Soumya Sharma, Mandar Jog

Notice bibliographique

RevueToxins · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrophyDenervationMuscle atrophyBotulinum toxinMedicinePathologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Botulinum neurotoxins (BoNTs) produce local chemo-denervation by cleaving soluble N-ethylmaleimide-sensitive factor activating protein receptor (SNARE) proteins. Botulinum neurotoxins are therapeutically indicated in several neurological disorders and have been in use for three decades. The long-term efficacy, safety, and side effects of BoNTs have been well documented in the literature. However, the development of muscle atrophy following chronic exposure to BoNTs has not received sufficient attention. Muscle atrophy is not only cosmetically distressing, but also has an impact on future injections. An extensive literature search was conducted on atrophy and mechanisms of atrophy. Five hundred and four relevant articles in the English language were reviewed. This review revealed the surprising lack of documentation of atrophy within the literature. In addition, as demonstrated in this review, the mechanisms and the clinical factors that may lead to atrophy have also been poorly studied. However, even with this limited information it is possible to indicate factors that could modify the clinical approach to botulinum toxin injections. This review highlights the need for further study of atrophy following BoNT injections.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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