Editor’s Pick: Precision Medicine in Neurology: Advancing Care for Female Patients
Notice bibliographique
Résumé
Growing evidence suggests that biological sex influences disease risk, clinical presentation, treatment response, and prognosis across neurological conditions. Despite this increasing awareness of important sex differences, neurological research and clinical care remain insufficiently tailored to females. In this review, the authors highlight the importance of integrating sex-specific considerations into precision medicine for neurological disorders. Focusing on five high-prevalence and high-burden neurological conditions (epilepsy, migraine, stroke, multiple sclerosis, and neurodegenerative diseases), this review identifies critical knowledge gaps and actionable opportunities for advancing care for females. Such gaps and opportunities include: 1) improved pregnancy and lactation data in epilepsy; 2) hormonal influences across the menstrual cycle, pregnancy, and menopause in migraine; 3) sex-based disparities in symptom recognition, treatment access, and rehabilitation for stroke patients; 4) the influence of sex hormones on disease onset, progression, and prognosis in multiple sclerosis; and 5) sex differences in pathophysiology and clinical trajectories in neurodegenerative diseases. This review proposes a roadmap for integrating sex-based considerations into three key domains: clinical care, research, and neurology training. Prioritising and advancing these initiatives is essential for improving neurological care and represents a critical step towards equitable precision medicine.
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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 | 0,008 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,009 |
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 ».