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Enregistrement W2894869027 · doi:10.1002/ana.25354

Outcome of cell suspension allografts in a patient with Huntington's disease

2018· article· en· W2894869027 sur OpenAlexafffund
Alexander Maxan, Sarah Mason, Martine Saint‐Pierre, Emma L. Smith, Aileen K. Ho, Timothy Harrower, Colin Watts, Yen Tai, Nicola Pavese, Julie C. Savage, Marie‐Ève Tremblay, Peter V. Gould, Anne Rosser, Stephen B. Dunnett, Paola Piccini, Roger A. Barker, Francesca Cicchetti

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensHôpital de l'Enfant-JésusUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéIris O'Brien FoundationWellcome Trust
Mots-clésTransplantationHuntington's diseaseDiseaseMedicineHuntingtin ProteinHuntingtinPathologyOncologyNeuroscienceInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For patients with incurable neurodegenerative disorders such as Huntington's (HD) and Parkinson's disease, cell transplantation has been explored as a potential treatment option. Here, we present the first clinicopathological study of a patient with HD in receipt of cell-suspension striatal allografts who took part in the NEST-UK multicenter clinical transplantation trial. Using various immunohistochemical techniques, we found a discrepancy in the survival of grafted projection neurons with respect to grafted interneurons as well as major ongoing inflammatory and immune responses to the grafted tissue with evidence of mutant huntingtin aggregates within the transplant area. Our results indicate that grafts can survive more than a decade post-transplantation, but show compromised survival with inflammation and mutant protein being observed within the transplant site. Ann Neurol 2018;84:950-956.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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