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Enregistrement W3041450548 · doi:10.3389/fneur.2020.00538

Novel Treatments in Myasthenia Gravis

2020· review· en· W3041450548 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyasthenia gravisMedicineNeurosciencePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myasthenia gravis (MG) is the prototypical autoimmune disorder caused by specific autoantibodies at the neuromuscular junction. Broad-based immunotherapies, such as corticosteroids, azathioprine, mycophenolate, tacrolimus, and cyclosporine, have been effective in controlling symptoms of myasthenia. While being effective in a majority of MG patients many of these immunosuppressive agents are associated with long-term side effects, often intolerable for patients, and take several months to be effective. With advances in translational research and drug development capabilities, more directed therapeutic agents that can alter the future of MG treatment have been developed. This review focuses on the aberrant immunological processes in MG, the novel agents that target them along with the clinical evidence for efficacy and safety. These agents include terminal complement C5 inhibitors, Fc receptor inhibitors, B cell depleting agents (anti CD 19 and 20 and B cell activating factor [BAFF)]inhibitors), proteosome inhibitors, T cells and cytokine based therapies (chimeric antigen receptor T [CART-T] cell therapy), autologous stem cell transplantation, and subcutaneous immunoglobulin (SCIG). Most of these new agents have advantages over conventional immunosuppressive treatment (IST) for MG therapy in terms of faster onset of action, favourable side effect profile and the potential for a sustained and long-term remission.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,276 · 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