The Therapeutics and Technology Assessment Subcommittee of the American Academy of Neurology and The MS Council for Clinical Practice Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic recurrent inflammatory disorder of the central nervous system (CNS). The disease results in injury to the myelin sheaths, the oligodendrocytes and, to a lesser extent, the axons and nerve cells themselves (1-5). Women are affected more often than men. The disease typically becomes clinically apparent between the ages of 20 and 40 years, although, it can begin either earlier or later in life. In Canada, Europe, and the United States (US) the prevalence ranges from 100-200 cases per 100,000 population. The cause of MS is unknown although immune mediated mechanisms are almost certainly involved, either primarily or secondarily, and many authors favor a primary autoimmune basis for MS (5). MS is characterized pathologically by patches of demyelination that are found multifocally within the CNS white matter. Grey matter is relatively spared, as are the nerve axons although recent reports have highlighted the importance of axonal injury (4,6). There is considerable evidence indicating that autoreactive T-cells proliferate, cross the blood-brain barrier, and enter the CNS under the influence of cellular adhesion molecules and pro-inflammatory cytokines (7,8). In addition to T-cells, other mononuclear cells (macrophages and, to a lesser extent, B-cells) are also present in acute MS lesions. In chronic MS lesions, by contrast, the histological evidence of active inflammation is less conspicuous and lesions are characterized by gliosis as well as by a variable degree of axonal loss.
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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 | 0,056 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,057 |
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 ».