Notice bibliographique
Résumé
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS), a neurodegenerative disease, is fatal within 3 years of symptom onset. Both upper motor neurons and lower motor neurons are targeted. It is hypothesized that: edaravone is effective at managing ALS. This review article used a combination of secondary and primary research articles to gain a plethora of information to help test this hypothesis. Using PubMed, research articles were studied to identify important information. For the Introduction, both secondary and primary articles were used without a limitation on publication date. For the Results section, only primary articles were used which had to have been published no earlier than 2006. The Results section of this review helped to support the hypothesis that edaravone is effective at managing ALS. The most pivotal efficacy endpoint, the change in the Amyotrophic Lateral Sclerosis Functional Rating Scale Revised score, was positively influenced by edaravone over the placebo. This was shown to be statistically significant by use of analysis of variance, amongst other statistical tests. Secondary endpoints such as forced vital capacity and pinch strength were also analyzed, showing similar favorable results. From the clinical trials analyzed in this review, it is concluded that edaravone is sufficient in treating ALS. Edaravone is limited to a target population which could prove to be a problem. Future studies should explore this issue in hopes of expanding the treatment population of edaravone. J Neurol Res. 2020;10(5):150-159 doi: https://doi.org/10.14740/jnr589
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».