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Enregistrement W52471699 · doi:10.1212/01.con.0000429173.35439.9c

Incorporating New Diagnostic Schemas, Genetics, and Proteinopathy into the Evaluation of Frontotemporal Degeneration

2013· review· en· W52471699 sur OpenAlexaff
Tiffany W. Chow, Ammar Alobaidy

Notice bibliographique

RevueCONTINUUM Lifelong Learning in Neurology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontotemporal dementiaC9orf72Frontotemporal lobar degenerationDegeneration (medical)PsychologyCorticobasal degenerationPrimary progressive aphasiaNeuroscienceAphasiaSemantic dementiaDementiaDiseasePathologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Within the continuously growing body of knowledge in the field of dementia, frontotemporal degeneration stands out in importance as the second most common cause of early-onset dementia after Alzheimer disease. Neurologists, neuropsychologists, and speech pathologists are particularly involved in the diagnosis and recognition of etiologies for patients with deficits in frontal lobe function and language. RECENT FINDINGS: The recent discovery of a novel mutant gene (C9ORF72) and the new nomenclature adopted for subclassification have significantly promoted our understanding of this disorder. SUMMARY: This article relates the most recent consensus criteria for diagnosis of the two forms of frontotemporal degeneration (ie, behavioral and primary progressive aphasia variants) to basic neurologic principles and remind clinicians of the neuropsychiatric and neuroradiologic components that clarify frontotemporal degeneration diagnoses and guide management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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