The potential of serum neurofilament as biomarker for multiple sclerosis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis is a highly heterogeneous disease, and the detection of neuroaxonal damage as well as its quantification is a critical step for patients. Blood-based serum neurofilament light chain (sNfL) is currently under close investigation as an easily accessible biomarker of prognosis and treatment response in patients with multiple sclerosis. There is abundant evidence that sNfL levels reflect ongoing inflammatory-driven neuroaxonal damage (e.g. relapses or MRI disease activity) and that sNfL levels predict disease activity over the next few years. In contrast, the association of sNfL with long-term clinical outcomes or its ability to reflect slow, diffuse neurodegenerative damage in multiple sclerosis is less clear. However, early results from real-world cohorts and clinical trials using sNfL as a marker of treatment response in multiple sclerosis are encouraging. Importantly, clinical algorithms should now be developed that incorporate the routine use of sNfL to guide individualized clinical decision-making in people with multiple sclerosis, together with additional fluid biomarkers and clinical and MRI measures. Here, we propose specific clinical scenarios where implementing sNfL measures may be of utility, including, among others: initial diagnosis, first treatment choice, surveillance of subclinical disease activity and guidance of therapy selection.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle