MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2910596009 · doi:10.1080/17425247.2019.1567490

Evaluating the safety profile of focused ultrasound and microbubble-mediated treatments to increase blood-brain barrier permeability

2019· review· en· W2910596009 sur OpenAlexafffund
Dallan McMahon, Charissa Poon, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Delivery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineIdentifierClinical trialRandomized controlled trialBlood–brain barrierTrial registrationPharmacologyMedical physicsPathologyInternal medicineComputer scienceCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Treatment of several diseases of the brain are complicated by the presence of the skull and the blood-brain barrier (BBB). Focused ultrasound (FUS) and microbubble (MB)-mediated BBB treatment is a minimally invasive method to transiently increase the permeability of blood vessels in targeted brain areas. It can be used as a general delivery system to increase the concentration of therapeutic agents in the brain parenchyma.Areas covered: Over the past two decades, the safety of using FUS+MBs to deliver agents across the BBB has been interrogated through various methods of imaging, histology, biochemical assays, and behavior analyses. Here we provide an overview of the factors that affect the safety profile of these treatments, describe methods by which FUS+MB treatments are controlled, and discuss data that have informed the assessment of treatment risks.Expert opinion: There remains a need to assess the risks associated with clinically relevant treatment strategies, specifically repeated FUS+MB treatments, with and without therapeutic agent delivery. Additionally, efforts to develop metrics by which FUS+MB treatments can be easily compared across studies would facilitate a more rapid consensus on the risks associated with this intervention.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03321487.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03119961.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02343991.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03608553.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03626896.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03616860.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03671889.Trial registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03712293.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations92
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExpert Opinion on Drug DeliveryMême sujetUltrasound and Hyperthermia ApplicationsTravaux en français237 207