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Enregistrement W3214772330 · doi:10.25692/acen.2019.4.12

Historical aspects of studying craniocervical dystonia

2019· article· en· W3214772330 sur OpenAlexaff
Zifa G. Khayatova, Zuleykha Zalyalova

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Experimental Neurology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDystoniaPhysical medicine and rehabilitationMedicinePsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of dystonic hyperkinesias has a thousand-year-old history. Beginning with drawings and sculptures from antiquity and up to the present day, modern ideas gradually developed about the phenomenology, origin, and treatment methods of dystonia. Mentions of spastic torticollis, blepharospasm and Meige syndrome can even be found in the writings of Hippocrates and Celsus. Images and monuments from antiquity and ancient civilizations indicate the existence of focal dystonias in those times. The Middle Ages left science with records of cervical dystonia and numerous illustrations in religious images. The first well-known mention of the term ‘torticollis’ belongs to François Rabelais. The term started to appear in medical texts later on. One of the earliest medical records on cervical dystonia was made by the Swiss physician Felix Platerus. During the Age of Enlightenment, dystonias became a separate class in disease classification. Modern tendencies in studying dystonia are characterized by identifying the genes responsible for different forms of primary dystonia along with description of their phenotypes. There is an ongoing research on the role of mental disorders in the clinical presentation of dystonia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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