Treat Iron-Related Childhood-Onset Neurodegeneration (TIRCON)—An International Network on Care and Research for Patients With Neurodegeneration With Brain Iron Accumulation (NBIA)
Notice bibliographique
Résumé
In order to improve clinical care, coordinate research activities and raise awareness for the ultra-orphan Neurodegeneration with Brain Iron Accumulation (NBIA) disorders, a group of NBIA clinicians and researchers, industry partners and patient advocacies from six European countries, Canada and the US joined forces in 2010 to set-up the collaborative initiative TIRCON (Treat Iron-Related Childhood-Onset Neurodegeneration). As a research project, TIRCON received funding in the 7th Framework Programme (FP7) of the European Union (EU) from 2011 to 2015. After successful and timely completion of the initial FP7 project, funding and donations from industry and patient organizations have sustained the further development of TIRCON's dedicated clinical research infrastructure and its governance architecture, as well as the ongoing efforts undertaken in the NBIA community to establish a network of care. From the beginning, the University Hospital of the Ludwig-Maximilians-University in Munich, Germany has been coordinating the TIRCON initiative. It consists of 8 work packages, of which the first double-blind, placebo-controlled, randomized, multi-site clinical trial in NBIA (deferiprone in PKAN, completed) and a global patient registry and biobank, currently comprising baseline and follow-up data of > 400 NBIA patients have gained particular importance. Here we describe TIRCON's history with all the challenges and achievements in diagnosing and treating NBIA. Today, TIRCON lays the ground for future clinical care and research. In these times, it may also serve as a good example of well-directed governmental funding and fruitful international scientific collaboration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».