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Enregistrement W4210517931 · doi:10.3389/fneur.2021.761408

The Multiple Sclerosis Prodrome: Evidence to Action

2022· article· en· W4210517931 sur OpenAlexaff
Helen Tremlett, Kassandra L. Munger, Naila Makhani

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeYale University
Mots-clésProdromeDiseaseMultiple sclerosisProdromal StageMedicineCircumstantial evidencePopulationIntensive care medicinePsychologyPsychiatryPathologyPsychosisCognitive impairmentPolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of work points toward the existence of a clinically symptomatic prodromal phase in multiple sclerosis (MS) that might span 5-10 years or more. A prodrome is an early set of signs or symptoms predating the onset of classical disease, which in turn predates a definitive diagnosis. Evidence for a prodromal phase in MS could have major implications for prevention, earlier recognition and treatment, as well as an improved disease course or prognosis. This Perspective provides a succinct overview of the recent advances in our understanding of the MS prodrome and current key challenges. Many of the MS prodromal features characterized thus far are non-specific and are common in the general population; no single feature alone is sufficient to identify an individual with prodromal MS. Biomarkers may increase specificity and accuracy for detecting individuals in the MS prodromal phase, but are yet to be discovered or formally validated. Progress made in the elucidation of prodromal phases in other neurological and immune-mediated diseases suggests that these barriers can be overcome. Therefore, while knowledge of a prodromal phase in MS remains nascent, how best to move from the rapidly growing evidence to research-related action is critical. Immediate implications include refining the concept of the MS continuum to include a prodromal phase. This will help inform the true "at risk" period when considering exposures that might cause MS. Major long-term implications include the earlier recognition of MS, improved prognosis, through earlier disease management, and the future possibility of MS disease prevention.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations42
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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