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Enregistrement W4390932994 · doi:10.15690/vsp.v22i6.2700

Hereditary Amino Acid Metabolism Disorders and Urea Cycle Disorders: to Practicing Physician

2024· article· en· W4390932994 sur OpenAlexaff
Nataliya V. Zhurkova, Nato D. Vashakmadze, Nataliya S. Sergienko, A. Dudina, Mariya S. Karaseva, Liliya R. Selimzyanova, Anna Yu. Rachkova, Yuliya Yu. Kotalevskaya, Andrey N. Surkov

Notice bibliographique

RevueВопросы современной педиатрии · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensChildren’s Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrea cycleMedicineDiseaseAmino acid metabolismPediatricsHereditary DiseasesMetabolismPhysiologyInternal medicineAmino acidBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hereditary amino acid metabolism disorders (aminoacidopathies) are clinically and genetically heterogeneous group of hereditary metabolic diseases caused by enzymes deficiency involved in amino acid metabolism, that finally leads to progressive damage of central nervous system, liver, kidneys, and other organs and systems. Hereditary urea cycle disorders occur because of enzyme deficiency leading to impaired urea synthesis and hyperammoniemia in patients. The age of disease onset and clinical manifestations severity range from milder, intermittent forms to severe, manifesting in the first hours of life. Expanded neonatal screening (implemented in Russian Federation at 01.01.2023) allows to diagnose diseases from these groups in the first days of life, to prescribe timely pathogenetic therapy. Altogether it helps to prevent the development of disease severe complications. Raising awareness about hereditary aminoacidopathies and urea cycle disorders among pediatricians, neonatologists, neurologists, gastroenterologists, ophthalmologists is a topical issue of modern pediatrics.

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)0,006
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,011

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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