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Enregistrement W4387948473 · doi:10.1177/13524585231204453

The MoxFo initiative—Mechanisms of action: Biomarkers in multiple sclerosis exercise studies

2023· article· en· W4387948473 sur OpenAlexaff
Sina C. Rosenkranz, Michelle Ploughman, Lars G. Hvid, Philipp Zimmer, Kirk I. Erickson, Jan‐Patrick Stellmann, Diego Centonze, Manuel A. Friese

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesGemeinnützige Hertie-StiftungBundesministerium für Bildung und ForschungDeutschen Multiple Sklerose GesellschaftDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMultiple sclerosisMedicinePhysical medicine and rehabilitationAction (physics)NeurosciencePhysical therapyPsychologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As exercise exerts neurobiological and immunomodulatory effects, it might also act as a disease-modifying intervention in MS. However, a clear mechanistic link between exercise and disease-modifying effects in MS has yet to be established. OBJECTIVE: Establish recommendations for future mechanistic exercise studies in MS. METHODS: In regular meetings, members of the mechanisms of action group within the MoXFo (Moving eXercise research Forward in MS) initiative evaluated gaps of knowledge and discussed unmet needs in mechanistic MS research. RESULTS: We concluded that biomarkers assessed in translational studies in humans and animals are essential to decipher the underlying mechanisms of exercise in MS. Consequently, we defined clear definitions of different types of biomarkers examined in MS exercise studies and operationalized their use to align with the research question and optimal testing time points. Furthermore, we provide key considerations to improve the rigor of translational studies and defined minimal reporting criteria for animal studies. CONCLUSION: The resulting recommendations are intended to improve the quality of future mechanistic exercise studies in MS and consequently lead to a better understanding of therapeutic approaches.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,008 · 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'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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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