Introductory Chapter: Motor Neurons – New Insights
Notice bibliographique
Résumé
a unique challenge to researchers and clinicians.The approval of three efficacious and safe therapies (nusinersen, risdiplam, and onasemnogene abeparvovec) led to a breakthrough in the management of SMA.With regard to ALS, diagnostic and prognostic procedures have remained relatively unchanged, apart from genetic testing.Neurofilament light chain and phosphorylated neurofilament heavy chain have emerged as possible diagnostic and prognostic biomarkers in serum and cerebrospinal fluid of the ALS patients.On the other hand, as NfL and pNfH levels are elevated in many neurodegenerative diseases, their clinical utility might be insufficient.Available treatment options for ALS are limited and not curative.Three disease modifying drugs have been approved by the US Food and Drug Administration (FDA), including riluzole, edaravone, and AMX0035.Due to contradictory results in clinical trials, edaravone and AMX0035 have not been approved in most of the European countries.Currently, the multidisciplinary supportive care provided by medical practitioners in neurology, pulmonology, gastroenterology, rehabilitation, and palliative care continues to be the core stone of MND management.Our book aims to discuss the latest developments in the field of MNDs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,052 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».