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Enregistrement W3015287736 · doi:10.1017/cjn.2020.66

Treatment Optimization in Multiple Sclerosis: Canadian MS Working Group Recommendations

2020· review· en· W3015287736 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mark S. Freedman, Virginia Devonshire, Pierre Duquette, Paul S. Giacomini, Fabrizio Giuliani, Michael C. Levin, Xavier Montalbán, Sarah A. Morrow, Jiwon Oh, Dalia Rotstein, E. Ann Yeh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreSt. Michael's HospitalUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaOttawa HospitalMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSanofi GenzymeCelgeneMontreal Neurological Institute and HospitalU.S. Food and Drug AdministrationEMD SeronoSanofiMultiple Sclerosis International FederationMultiple Sclerosis Society of CanadaHospital for Sick ChildrenUniversité de MontréalUniversité LavalCentre Hospitalier Universitaire de QuébecMultiple Sclerosis SocietyUniversity of AlbertaOntario Institute for Regenerative MedicineOttawa Hospital Research InstituteMcMaster UniversityAlexion PharmaceuticalsSick Kids FoundationLondon Health Sciences CentreBiogenTeva Pharmaceutical IndustriesNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineDiseaseIntensive care medicineDisease controlInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Multiple Sclerosis Working Group has updated its treatment optimization recommendations (TORs) on the optimal use of disease-modifying therapies for patients with all forms of multiple sclerosis (MS). Recommendations provide guidance on initiating effective treatment early in the course of disease, monitoring response to therapy, and modifying or switching therapies to optimize disease control. The current TORs also address the treatment of pediatric MS, progressive MS and the identification and treatment of aggressive forms of the disease. Newer therapies offer improved efficacy, but also have potential safety concerns that must be adequately balanced, notably when treatment sequencing is considered. There are added discussions regarding the management of pregnancy, the future potential of biomarkers and consideration as to when it may be prudent to stop therapy. These TORs are meant to be used and interpreted by all neurologists with a special interest in the management of MS.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,107 · 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

Citations126
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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