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Enregistrement W2966281705 · doi:10.1002/mdc3.12822

The Geographic Diversity of Spinocerebellar Ataxias (SCAs) in the Americas: A Systematic Review

2019· review· en· W2966281705 sur OpenAlexaff
Hélio Afonso Ghizoni Teive, Alex Tiburtino Meira, Carlos Henrique Ferreira Camargo, Renato P. Munhoz

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders Clinical Practice · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinocerebellar ataxiaDiversity (politics)EpidemiologyMEDLINEGeographyMedicineAtaxiaPsychiatryPathologyBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The frequency and presentation of each of the most common forms of spinocerebellar ataxias (SCAs) varies widely. In the case of the Americas, this diversity is particularly dynamic given additional social, demographic, and cultural characteristics. OBJECTIVE: To describe the regional prevalence and clinical phenotypes of SCAs throughout the continent. METHODS: A literature search was performed in both MEDLINE and LILACS databases. The research was broadened to include the screening of reference lists of systematic review articles for additional studies. Investigations dating from the earliest available through 2019. Only studies in English, Portuguese, and Spanish were included. We analyzed publications with genetically confirmed cases only, ranging from robust samples with epidemiological data to case reports and case series from each country or regions. RESULTS: Overall, SCA3 is the most common form in the continent. Region-specific prevalence and ranking of the common forms vary. On the other hand, region-specific phenotypic variations were not consistently found based on the available literature analyzed, with the exception of the absence of epilepsy in SCA10 consistently described in a particular cluster of cases in South Brazil. CONCLUSION: Systematic, multinational studies analyzing in detail the true frequencies of SCAs across the Americas as well as distinct clinical signs and clues of each form would be ideal to look for these potential variations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations52
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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