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Enregistrement W4409591881 · doi:10.1177/13524585251334488

Addressing patient-reported cognitive impairment in multiple sclerosis clinical practice: A challenging endeavor

2025· review· en· W4409591881 sur OpenAlexafffund
Gabrielle Macaron, Simon Charbonneau, Sarah A. Morrow, Amel Zertal, Dave Saint‐Amour, Pierre Duquette, Isabelle Rouleau

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversity of CalgaryUniversité de MontréalHotchkiss Brain InstituteCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSanofi GenzymeEMD SeronoBiogenCelgeneSanofiMultiple Sclerosis SocietyInternational Progressive MS AllianceAmgen
Mots-clésMultiple sclerosisQuality of life (healthcare)CognitionNeuropsychologyMedicineConfoundingCognitive impairmentClinical psychologyMEDLINEPsychologyPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive impairment (CI) is a common and disabling symptom in people with multiple sclerosis (PwMS), significantly affecting employment outcomes and quality of life. Despite its prevalence, routine assessment of CI is often hindered by limited access to comprehensive neuropsychological evaluations and challenges in interpreting subjective concerns. The relationship between objective and subjective measures of cognition is complex and often discordant. This review provides an overview focused on patient-reported CI, emphasizing on the association with objective measures of CI, the role of confounding factors, and the limitations of current screening approaches. Regardless of the underlying processes driving these concerns, patient-reported CI has a significant impact on day-to-day quality of life of PwMS and needs to be efficiently evaluated and addressed as several reversible causes can be managed efficiently when detected.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,008
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 Opus0,481
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,012 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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