Notice bibliographique
Résumé
Lecanemab is a novel drug developed by Sisai and Biogen aimed at treating Alzheimer’s Disease. Alzheimer’s Disease is characterized by the misfolding and accumulation of neurotoxic amyloid-beta plaques in the brain, leading to neuronal cell death and brain shrinkage. Lecanemab contains monoclonal antibodies that have a high affinity for soluble and insoluble forms of amyloid-beta peptides. These antibodies bind, neutralize, and eliminate amyloid-beta aggregates to slow Alzheimer’s Disease progression.2 Phase II dose-finding trial for Lecanemab conducted with 854 participants with early Alzheimer’s Disease demonstrated no significant difference between Lecanemab and placebo groups at the 12-month mark. However, a 27% reduction in clinical decline in the Lecanemab group was seen after 18 months compared to the placebo group. Adverse effects of Lecanemab include transient fever and asymptomatic fluid formation in the brain. The drug was approved by the Food and Drug Administration and launched in the United States on January 18, 2023. Manufacturing and marketing applications for Lecanemabwere also recently submitted in Europe, Japan, and Canada1 With FDA approval, the drug is currently priced at 26,500 USD per year, with Medicare pledging to cover 80% of the cost.3
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,010 |
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 ».