Editorial: Methods and applications in Alzheimer's disease and related dementias
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent neurodegenerative disease worldwide. Currently, AD diagnosis is based on a multidimensional approach that involves clinical, neuropathological examination, and evaluation of biomarkers. The burden of AD is further exacerbated by the fact that brain damage actually begins to develop several years before the diagnosis or even mild cognitive impairment (MCI) is observed. (Long et al. 2019) Therefore, developing early and accurate diagnostic methods are urgently needed. The present Research Topic aims to highlight the latest experimental techniques and methods used to investigate fundamental questions in Alzheimer's disease and related dementias, from integrative functions to molecular and potentially therapeutics.The estimated total healthcare costs for the treatment of Alzheimer disease in 2020 is estimated at $305 billion, with the cost expected to increase to more than $1 trillion as the population ages. (Wong et al. 2020) It is proposed that early diagnosis and intervention are effective ways to reduce the burden of AD. The study by Ren and cols. demonstrates the benefits of a screening program for AD in mainland China and debates the cost-effectiveness of implementing such programs for the health care system. Their report established increase health benefits and reduce the incidence of severe AD and death.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,021 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».