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Enregistrement W4241291724 · doi:10.1097/nen.0b013e318053716a

The Etiopathogenesis of Parkinson Disease and Suggestions for Future Research. Part II

2007· article· en· W4241291724 sur OpenAlexaff
Irene Litvan, Marie‐Françoise Chesselet, Thomas Gasser, Donato A. Di Monte, Davis Parker, Theo Hagg, John Hardy, Peter Jenner, Richard H. Myers, Donald D. Price, Mark Hallett, William Langston, Anthony E. Lang, Glenda M. Halliday, Walter A. Rocca, Charles Duyckaerts, Dennis W. Dickson, Yoav Ben‐Shlomo, Christopher G. Goetz, Eldad Melamed

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuropathology & Experimental Neurology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingParkinson's UK
Mots-clésDiseaseEtiologyParkinson's diseasePathogenesisBasic researchMedicineBioinformaticsNeurosciencePsychologyPathologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are at a critical juncture in our knowledge of the etiology and pathogenesis of Parkinson disease (PD). It is clear that PD is not a single entity simply resulting from a dopaminergic deficit; rather it is most likely caused by a combination of genetic and environmental factors. Although there is extensive new information on the etiology and pathogenesis of PD, which may advance its treatment, new syntheses of this information are needed. The second part of this two-part, state-of-the-art review by leaders in PD research critically examines the research field to identify areas for which new knowledge and ideas might be helpful for treatment purposes. Topics reviewed in Part II are genetics, animal models, and oxidative stress.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations45
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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