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Enregistrement W7026511493

The Alzheimerâ s Spectrum: Diagnostic Challenges and Nosology in a Clinically Heterogeneous Disease

2017· dissertation· en· W7026511493 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSchopenhauer and Stefan Zweig
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNosologyConceptualizationDiseaseClinical phenotypeClassification schemeMedical diagnosisMultimorbidityClinical Practice
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypothesis: Alzheimerâ s disease (AD) is not a unitary condition but a phenotype spectrum. Rationale: Mounting evidence suggests AD is more complex than previously thought. A new AD conceptualization accounting for this biologic and clinical complexity is needed. \nAim: To review existing evidence for, provide a specific example of, and investigate the nosological impact of AD heterogeneity. \nMethods: Three studies were done using (1) literature review, (2) imaging analysis case series, and (3) systematic chart review. \nResults: AD is heterogeneous and sub-syndromes exist. Extreme heterogeneity results in syndrome mimicry with blending of imaging markers. Wide variation in diagnostic classification occurs even with standardized application of consensus criteria. \nConclusions: AD is not a single disease but a spectrum of sub-syndromes (core phenotype and atypical sub-syndromes). The AD conceptual framework must evolve to acknowledge, define, and anticipate this complexity, harnessing it to improve diagnostic precision and facilitate treatment discovery.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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