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Enregistrement W4388591171 · doi:10.1016/j.bonr.2023.101725

Burosumab for the treatment of cutaneous-skeletal hypophosphatemia syndrome

2023· article· en· W4388591171 sur OpenAlexafffund
Lillian Abebe, Kim Phung, Marie‐Eve Robinson, Richelle C. Waldner, Sasha Carsen, Kevin Smit, Andrew Tice, Joanna Lazier, Christine M. Armour, Marika Pagé, Saunya Dover, Frank Rauch, Khaldoun Koujok, Leanne M. Ward

Notice bibliographique

RevueBone Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParathyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of AlbertaShriners Hospitals for Children - CanadaUniversity of OttawaMcGill UniversityChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesShriners Hospitals for ChildrenUniversity of Ottawa
Mots-clésHypophosphatemiaRicketsHypophosphatemic RicketsOsteomalaciaMedicineFibroblast growth factor 23Fibroblast growth factorInternal medicineEndocrinologyVitamin D and neurologyCalciumReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cutaneous-skeletal hypophosphatemia syndrome (CSHS) is a rare bone disorder featuring fibroblast growth factor-23 (FGF23)-mediated hypophosphatemic rickets. We report a 2-year, 10-month-old girl with CSHS treated with burosumab, a novel human monoclonal antibody targeting FGF23. This approach was associated with rickets healing, improvement in growth and lower limb deformity, and clinically significant benefit to her functional mobility and motor development. This case report provides evidence for the effective use of FGF23-neutralizing antibody therapy beyond the classic FGF23-mediated disorders of X-linked hypophosphatemia and tumor-induced osteomalacia.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,342

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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