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Enregistrement W2971931371 · doi:10.1017/cjn.2019.256

Is Alzheimer Disease a Disease?

2019· article· en· W2971931371 sur OpenAlexaffvenueabout
JT Joseph

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathologyDiseasePathologicalDementiaNeurosciencePresentation (obstetrics)PsychologyAlzheimer's diseasePathologyMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem: Alzheimer disease (AD) is defined as “an irreversible, progressive brain disorder that slowly destroys memory and thinking skills” (National Institute on Aging) and is pathologically characterized by abnormal deposition of neurofibrillary tangles and amyloid plaques. However, these abnormal protein aggregates also accumulate with aging, which complicates the distinction between aging and AD. Results: This presentation will discuss the concepts of disease and then compare and contrast these with the definition of Alzheimer disease. It briefly discusses causality and examines how associations have to be conflated with causality in the pathological diagnoses of neurodegenerative diseases. It also indicates some inherent biases that pathologists have in identifying disease and the pathological changes resulting from diseases. The presentation will present examples from the Calgary Brain Bank of patients without known neurodegenerative disease who die at different ages, as well as different pathological presentations of neurofibrillary tangles and amyloid plaques. Several known causes of AD will be reviewed and contrasted with what is commonly considered “normal aging”. Discussion: This presentation argues that Alzheimer disease pathology represents a final common pattern of changes that results from several or possibly many different aetiologies. Recognizing that these changes have several different causes might better guide future research into late onset dementias. LEARNING OBJECTIVES This presentation will enable the learner to: 1. Consider observational biases used in the diagnoses of different dementias 2. Distinguish several aetiologies of Alzheimer-type Neuropathology 3. Contemplate how neuropathology has done a disservice in dementia research by focusing on accumulations of abnormal proteins

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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