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Enregistrement W4389609370 · doi:10.1016/j.cnp.2023.11.004

History of ALS and the competing theories on pathogenesis: IFCN handbook chapter

2023· article· de· W4389609370 sur OpenAlexaff
Andrew Eisen, Steve Vucic, Hiroshi Mitsumoto

Notice bibliographique

RevueClinical Neurophysiology Practice · 2023
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisNeuroscienceMotor neuronTranscranial magnetic stimulationMechanism (biology)Motor systemDiseaseBiologyNervous systemPhenotypePsychologyMedicineStimulationPathologySpinal cordGeneticsPhilosophyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a rapidly progressive neurodegenerative disorder of the human motor system, first described in the 19th Century. The etiology of ALS appears to be multifactorial, with a complex interaction of genetic, epigenetic, and environmental factors underlying the onset of disease. Importantly, there are no known naturally occurring animal models, and transgenic mouse models fail to faithfully reproduce ALS as it manifests in patients. Debate as to the site of onset of ALS remain, with three competing theories proposed, including (i) the dying-forward hypothesis, whereby motor neuron degeneration is mediated by hyperexcitable corticomotoneurons via an anterograde transsynaptic excitotoxic mechanism, (ii) dying-back hypothesis, proposing the ALS begins in the peripheral nervous system with a toxic factor(s) retrogradely transported into the central nervous system and mediating upper motor neuron dysfunction, and (iii) independent hypothesis, suggesting that upper and lower motor neuron degenerated independently. Transcranial magnetic stimulation studies, along with pathological and genetic findings have supported the dying forward hypothesis theory, although the science is yet to be settled. The review provides a historical overview of ALS, discusses phenotypes and likely pathogenic mechanisms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,284 · 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 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'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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