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Locus for severity implicates CNS resilience in progression of multiple sclerosis
Adil Harroud, Pernilla Stridh, Jacob L. McCauley, Janna Saarela, Aletta M.R. van den Bosch, Hendrik J. Engelenburg, Ashley Beecham, Lars Alfredsson, Katayoun Alikhani, Lilyana Amezcua, Till F. M. Andlauer, Maria Ban, Lisa F. Barcellos, Nadia Barizzone, Tone Berge, Achim Berthele, Stefan Bittner, Steffan D. Bos, Farren Briggs, Stacy J. Caillier, Peter A. Calabresi, Domenico Caputo, David X. Carmona-Burgos, Paola Cavalla, Elisabeth Gulowsen Celius, Gabriel Cerono, Ángel Chinea, Tanuja Chitnis, Ferdinando Clarelli, Manuel Comabella, Gıancarlo Comı, Chris Cotsapas, Bruce Cree, Sandra D’Alfonso, Efthimios Dardiotis, Philip L. De Jager, Silvia Delgado, Bénédicte Dubois, Sinah Engel, Federica Esposito, Marzena J. Fabis‐Pedrini, Massimo Filippi, Kathryn C. Fitzgerald, Christiane Gasperi, Lissette Gomez, Refujia Gomez, Georgios M. Hadjigeorgiou, Jörg Hamann, Friederike Held, Roland G. Henry, Jan Hillert, Jesse Huang, Inge Huitinga, Talat Islam, Noriko Isobe, Maja Jagodic, Allan G. Kermode, Michael Khalil, Trevor J. Kilpatrick, Ioanna Konidari, Karim L. Kreft, Jeannette Lechner‐Scott, Maurizio Leone, Felix Luessi, Sunny Malhotra, Ali Manouchehrinia, Clara P. Manrique, Filippo Martinelli Boneschi, Andrea C. Martinez, Viviana Martínez-Maldonado, Elisabetta Mascia, Luanne M. Metz, Luciana Midaglia, Xavier Montalbán, Jorge R. Oksenberg, Tomas Olsson, Annette Oturai, Kimmo Pääkkönen, Grant P. Parnell, Nikolaos A. Patsopoulos, Margaret A. Pericak‐Vance, Fredrik Piehl, Justin P. Rubio, Adam Santaniello, Silvia Santoro, Catherine Schaefer, Finn Sellebjerg, Hengameh Shams, Klementy Shchetynsky, Cláudia Silva, Vasileios Siokas, Helle Bach Søndergaard, Melissa Sorosina, Bruce Taylor, Marijne Vandebergh, Domizia Vecchio, Margarete M. Voortman, Howard L. Weiner, Dennis Wever, V. Wee Yong, David A. Hafler, Graeme J. Stewart, Alastair Compston, Frauke Zipp, Hanne F. Harbo, Bernhard Hemmer, An Goris, Joost Smolders, Stephen L. Hauser, Ingrid Kockum, Stephen Sawcer, Sergio E. Baranzini, Ingileif Jónsdóttir, Yolanda Blanco, Sara Llufriú, Lohith Madireddy, Albert Saiz, Pablo Villoslada, Kāri Stefánsson
Notice bibliographique
RevueNature · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Nursing ResearchNIHR Cambridge Biomedical Research CentreMultiple Sclerosis Society of Western AustraliaEMD SeronoKaiser PermanenteNational Multiple Sclerosis SocietyRed Española de Esclerosis MúltipleMitsubishi Tanabe Pharma CorporationSanofiTG TherapeuticsForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådetMenzies Institute for Medical ResearchKnut och Alice Wallenbergs StiftelseNovartis Institutes for BioMedical ResearchSanofi GenzymeKU LeuvenFonds Wetenschappelijk OnderzoekSun Yat-sen UniversityBundesministerium für Bildung und ForschungBristol-Myers Squibb FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftMultiple Sclerosis SocietyErasmus Universitair Medisch Centrum RotterdamEuropean CommissionGenentechNational Institute for Health and Care ResearchVlaamse regeringInternational Progressive MS AllianceNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsMax-Planck-GesellschaftTeva Pharmaceutical IndustriesHelsingin YliopistoBristol-Myers SquibbUniversity of TasmaniaYale UniversityAlexion PharmaceuticalsBiogenUniversità degli Studi del Piemonte OrientaleCelgeneIdorsia PharmaceuticalsInstituto de Salud Carlos IIIDisarm TherapeuticsEli Lilly and CompanyRace to Erase MSMultiple Sclerosis Society of CanadaAmgenUniversity of California, San FranciscoMinistero della Salute
Mots-clésMultiple sclerosisLocus (genetics)NeurosciencePsychologyResilience (materials science)BiologyGeneticsGenePsychiatry
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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.
Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
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
Citations227
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon