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Enregistrement W4292451566 · doi:10.1097/wco.0000000000001099

Clinical studies in amyotrophic lateral sclerosis

2022· review· en· W4292451566 sur OpenAlexaff
Johannes Dorst, Angela Genge

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Neurology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmyotrophic lateral sclerosisClinical PracticeInternal medicineIntensive care medicinePhysical therapyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The purpose of this review is to discuss the most important recent clinical studies in amyotrophic lateral sclerosis (ALS), including their impact on clinical practice, their methodology, and open questions to be addressed in the future. RECENT FINDINGS: This article focuses on studies, which provided either a positive primary endpoint or positive post hoc analysis, including edaravone, sodium phenylbutyrate-taurursodiol, rasagiline, tofersen, and high-caloric, fat-rich nutrition. It also covers recent developments in the design of clinical ALS studies with regard to inclusion criteria, stratification factors, and outcome parameters. SUMMARY: Recent clinical studies have indicated various substances to be considered for treatment of ALS. Edaravone has been approved by the US Food and Drug Association (FDA) but not by the European Medicines Agency (EMA), and further studies testing oral formulations are currently conducted. A follow-up study with sodium phenylbutyrate-taurursodiol is ongoing, while follow-up studies for rasagiline and high-caloric, fat-rich nutrition are planned. A phase III study with tofersen was negative but nevertheless yielded promising results. Important developments regarding the design of clinical ALS studies include the implementation of neurofilament light chain (NfL) levels as a standard outcome parameter and the consideration of progression rate for therapeutic response and stratification.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,649
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,087 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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