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Enregistrement W3022190080 · doi:10.1177/1352458520917936

Autologous hematopoietic stem cell transplantation for multiple sclerosis: A current perspective

2020· article· en· W3022190080 sur OpenAlexaff
Gauruv Bose, Simon Thebault, Carolina Rush, Harold Atkins, Mark S. Freedman

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineHematopoietic stem cell transplantationIntensive care medicineTransplantationClinical trialAlemtuzumabRegimenStem cellConditioning regimenDiseasePhysical therapyOncologyImmunologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most effective treatment at halting inflammation in patients with highly active multiple sclerosis (MS) is immune ablation followed by autologous hematopoietic stem cell transplantation (AHSCT). Better patient selection and supportive management, as well as advances in conditioning regimens have resulted in improved safety with AHSCT. However, which comorbidities or prior therapies increase the risks associated with AHSCT still need to be determined. In addition, there is still debate as to which AHSCT conditioning regimen offers the best balance of long-term efficacy and safety. New studies comparing AHSCT with highly effective disease-modifying therapies will help to inform on the ideal placement of AHSCT in the treatment algorithm. Currently, many centers are experienced and use AHSCT to treat select patients with MS, contributing to ongoing registries and clinical trials which will help answer these questions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,163 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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