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Enregistrement W4206809495 · doi:10.1093/jalm/jfab150

Pathobiology, Diagnosis, and Current Biomarkers in Neuromyelitis Optica Spectrum Disorders

2021· review· en· W4206809495 sur OpenAlex
Clare Fiala, Dalia Rotstein, Maria Pasic

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

RevueThe Journal of Applied Laboratory Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalSt Joseph's Health CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuromyelitis opticaSpectrum disorderMedicineDermatologyMultiple sclerosisImmunologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD) is characterized by chronic inflammation of the central nervous system (CNS), particularly the optic nerves and spinal cord. Although it displays some clinical features similar to multiple sclerosis (MS), the etiology and treatment are distinct, and therefore accurate diagnosis is essential. Autoantibodies targeting the water channel protein aquaporin-4 (AQP4) and the myelin sheath protein myelin oligodendrocyte glycoprotein are the major antigen-specific serological biomarkers known to date, with destruction of astrocytes as the primary mode of CNS damage in AQP4-positive disease. CONTENT: This mini-review summarizes the pathobiology, clinical features, and current methods of serological testing used to assess NMOSD and differentiate this disorder from MS. A brief summary of emerging therapies is also presented. SUMMARY: NMOSD can be distinguished from MS through a combination of clinical findings, imaging investigations, and serological analysis. Seronegative cases are particularly difficult to diagnose and can pose a challenge to clinicians. As knowledge deepens, new therapies and biomarkers are expected to improve treatment of this rare debilitating disease.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,314 · 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