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Enregistrement W4301603416 · doi:10.1002/acn3.51676

Age‐ and disease‐specific reference values for neurofilament light presented in an online interactive support interface

2022· article· en· W4301603416 sur OpenAlexfundno aff
Lisa Vermunt, Marco Otte, Inge M.W. Verberk, Joep Killestein, Afina W. Lemstra, Wiesje M. van der Flier, Yolande A.L. Pijnenburg, Everard G.B. Vijverberg, Femke H. Bouwman, Gido Gravesteijn, Wilma D. J. van de Berg, Philip Scheltens, Argonde C. van Harten, Eline A.J. Willemse, Charlotte E. Teunissen

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Translational Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZonMwWeston Brain Institute
Mots-clésMedicineInterface (matter)Interpretation (philosophy)NeurofilamentNeurologyPercentileDiseaseBiomarkerArtificial intelligencePathologyPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceStatisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interpretation of axonal damage biomarker Neurofilament Light chain (NfL) concentrations is difficult due to the lack of age-specific and disease-specific reference values. We here developed an interactive interface to support interpretation of NfL results in human body fluids. We used NfL values of 1698 individuals without a neurological disorder, aged 19-85 years, and patients with MS and dementias. Percentile regression estimates per diagnosis populate interactive graphs, alongside NfL background information (available on: https://mybiomarkers.shinyapps.io/Neurofilament). This accessible interface provides reference for interpretation of the individual patient results for clinicians. It showcases an adaptable method to support interpretation of age-dependent biomarkers in neurology.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,343
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,140 · 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

Citations131
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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