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Enregistrement W4389001786 · doi:10.1080/21678421.2023.2278503

Amyotrophic lateral sclerosis: exploring pathophysiology in the context of treatment

2023· review· en· W4389001786 sur OpenAlexaff
Angela Genge, Steven Wainwright, Christine Vande Velde

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis and Frontotemporal Degeneration · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisMedicineDrug developmentContext (archaeology)DiseaseClinical trialPersonalized medicineNeuroscienceIntensive care medicineDrugBioinformaticsPharmacologyPsychologyPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a complex, neurodegenerative disorder in which alterations in structural, physiological, and metabolic parameters act synergistically. Over the last decade there has been a considerable focus on developing drugs to slow the progression of the disease. Despite this, only four disease-modifying therapies are approved in North America. Although additional research is required for a thorough understanding of ALS, we have accumulated a large amount of knowledge that could be better integrated into future clinical trials to accelerate drug development and provide patients with improved treatment options. It is likely that future, successful ALS treatments will take a multi-pronged therapeutic approach, targeting different pathways, akin to personalized medicine in oncology. In this review, we discuss the link between ALS pathophysiology and treatments, looking at the therapeutic failures as learning opportunities that can help us refine and optimize drug development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,087 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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