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Enregistrement W2987977317 · doi:10.1002/ajmg.a.61399

Healthcare recommendations for Joubert syndrome

2019· review· en· W2987977317 sur OpenAlexafffund
Ruxandra Bachmann‐Gagescu, Jennifer C. Dempsey, Sara Bulgheroni, Maida L. Chen, Stefano D’Arrigo, Ian A. Glass, Theo Heller, Elise Héon, Friedhelm Hildebrandt, Nirmal Joshi, Dana Knutzen, Hester Y. Kroes, Stephen H. Mack, Sara Nuovo, Melissa A. Parisi, Joseph Snow, Angela C. Summers, Jordan M. Symons, Wadih M. Zein, Eugen Boltshauser, John A. Sayer, Meral Gunay‐Aygun, Enza Maria Valente, Dan Doherty

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part A · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaMinistero della SaluteFondazione Pierfranco e Luisa MarianiIntramural Research ProgramNorthern Counties Kidney Research FundEuropean Research CouncilNational Institutes of HealthKidney Research UK
Mots-clésJoubert syndromeHealth careMedicineBiologyGeneticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joubert syndrome (JS) is a recessive neurodevelopmental disorder defined by a characteristic cerebellar and brainstem malformation recognizable on axial brain magnetic resonance imaging as the "Molar Tooth Sign". Although defined by the neurological features, JS is associated with clinical features affecting many other organ systems, particularly progressive involvement of the retina, kidney, and liver. JS is a rare condition; therefore, many affected individuals may not have easy access to subspecialty providers familiar with JS (e.g., geneticists, neurologists, developmental pediatricians, ophthalmologists, nephrologists, hepatologists, psychiatrists, therapists, and educators). Expert recommendations can enable practitioners of all types to provide quality care to individuals with JS and know when to refer for subspecialty care. This need will only increase as precision treatments targeting specific genetic causes of JS emerge. The goal of these recommendations is to provide a resource for general practitioners, subspecialists, and families to maximize the health of individuals with JS throughout the lifespan.

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)0,006
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,028

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations121
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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