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Enregistrement W3212886181 · doi:10.1093/brain/awab419

The neuroradiology of progressive multifocal leukoencephalopathy: a clinical trial perspective

2021· review· en· W3212886181 sur OpenAlexaff
Laura Baldassari, Mike P. Wattjes, Irene Cortese, Achim Gass, Imke Metz, Tarek Yousry, Daniel S. Reich, Nancy Richert

Notice bibliographique

RevueBrain · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePolyomavirus and related diseases
Établissements canadiensNeuroRx Research (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésProgressive multifocal leukoencephalopathyNeuroradiologyJC virusMedicineClinical trialHistopathologyPathologyNeurologySlow virusLeukoencephalopathyWhite matterMagnetic resonance imagingRadiologyVirusVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progressive multifocal leukoencephalopathy (PML) is an opportunistic infection of the CNS caused by the JC virus, which infects white and grey matter cells and leads to irreversible demyelination and neuroaxonal damage. Brain MRI, in addition to the clinical presentation and demonstration of JC virus DNA either in the CSF or by histopathology, is an important tool in the detection of PML. In clinical practice, standard MRI pulse sequences are utilized for screening, diagnosis and monitoring of PML, but validated imaging-based outcome measures for use in prospective, interventional clinical trials for PML have yet to be established. We review the existing literature regarding the use of MRI and PET in PML and discuss the implications of PML histopathology for neuroradiology. MRI not only demonstrates the localization and extent of PML lesions, but also mirrors the tissue destruction, ongoing viral spread, and resulting inflammation. Finally, we explore the potential for imaging measures to serve as an outcome in PML clinical trials and provide recommendations for current and future imaging outcome measure development in this area.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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