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Vi presentiamo un protocollo e un modello di metadati associata per l'estrazione di testo che descrive concetti biomedicale in rapporti clinici di caso. I valori di testo strutturato prodotti tramite questo protocollo possono supportare profonda analisi di migliaia di narrazioni cliniche.
Rapporti di caso clinici (CCRs) sono un prezioso mezzo di scambio di osservazioni e le intuizioni in medicina. La forma di questi documenti varia, e loro contenuto include descrizioni di malattia romanzo numerosi, presentazioni e trattamenti. Finora, i dati di testo all'interno di CCRs sono in gran parte non strutturati, che richiedono notevole sforzo umano e computazionale per il rendering di questi dati utili per un'analisi approfondita. In questo protocollo, descriviamo i metodi per identificare i metadati corrispondenti a specifici concetti biomedicale frequentemente osservati all'interno di CCRs. Forniamo un modello di metadati come una guida per l'annotazione del documento, riconoscendo che l'imponente struttura il CCRs possono essere perseguiti mediante combinazioni di sforzo manuale e automatizzato. L'approccio qui presentato è appropriato per l'organizzazione del testo concetto correlato da un corpus di grande letteratura (per esempio, migliaia di CCRs) ma può essere facilmente adattato per facilitare più mirata attività o piccoli gruppi di report. I dati di testo strutturato risultante includono sufficiente contesto semantico per supportare un'ampia gamma di flussi di lavoro di testo successive analisi: meta-analisi per determinare come massimizzare CCR in dettaglio, studi epidemiologici delle malattie rare e lo sviluppo di modelli di il linguaggio medico può essere fatta più realizzabili e gestibili attraverso l'uso di dati di testo strutturati.
Rapporti di caso clinici (CCRs) sono un mezzo fondamentale di condividere le osservazioni e le intuizioni in medicina. Questi servono come un meccanismo di base di comunicazione e di formazione per medici e studenti di medicina. Storicamente, CCRs hanno fornito anche account di malattie emergenti, loro trattamenti e loro ambiti di provenienza genetici1,2,3,4. Ad esempio, il primo trattamento della rabbia umana da Louis Pasteur nel 18855,6 e la prima applicazione di penicillina in pazienti7 erano entrambi segnalati attraverso CCRs. CCRs più di 1,87 milioni sono stati pubblicati a partire da aprile 2018, con oltre mezzo milione nell'ultimo decennio; riviste stanno continuando a fornire nuove sedi per questi rapporti8. Ma pur sempre unica nella forma e nel contenuto, CCRs contengono dati di testo sono in gran parte non strutturati, contengono un vasto vocabolario e riguardano fenomeni interconnessi, limitando il loro utilizzo come risorsa strutturata. È necessario uno sforzo significativo per estrarre metadati dettagliati (cioè, "dati sui dati", o in questo caso, le descrizioni del contenuto del documento) da CCRs e stabilire come un dati trovabili, accessibile, interoperabili e riutilizzabili (FAIR)9 risorsa.
Qui, descriviamo un processo per l'estrazione di testo e i valori numerici per standardizzare la descrizione di concetti specifici biomedicale all'interno CCRs pubblicati. Questa metodologia include un modello di metadati per guidare l'annotazione; vedere la Figura 1 per una panoramica di questo processo. Applicazione del processo di annotazione ad una vasta collezione di report (ad esempio, diverse migliaia di un tipo specifico di presentazione della malattia) consente il montaggio di un insieme di testi clinici con annotazioni, gestibile e strutturato raggiungimento leggibile dal computer documentazione e fenomeni biomedici incorporato all'interno di ogni presentazione clinica. Anche se i formati di dati quali quelli forniti da HL7 (ad es., versione 3 di messaggistica Standard10 o la veloce Healthcare Interoperability Resources [Simone]11), LOINC12e revisione 10 della statistica internazionale Classificazione delle malattie e dei problemi sanitari correlati (ICD-10)13 offrono gli standard per la descrizione e lo scambio di osservazioni cliniche, non catturano il testo che circonda questi dati, né intendono a. I risultati della nostra metodologia sono meglio utilizzati per imporre struttura il CCRs e facilitare la successiva analisi, normalizzazione attraverso vocabolari controllati e sistemi di codifica (ad es., ICD-10), e/o conversione nei formati di dati clinici sopra elencati .
CCRs di data mining è un'area attiva di lavoro all'interno di informatica biomedica e clinica. Anche se precedenti proposte di standardizzare la struttura dei rapporti di caso (ad es., utilizzando HL7 v 2.514 o standardizzata fenotipo terminologia15) sono lodevoli, è probabile che CCRs continuerà a seguire una varietà di diversi forme di linguaggio naturale e layout di documento, come essi hanno per gran parte del secolo scorso. In condizioni ideali, gli autori dei nuovi rapporti di caso seguire cura orientamenti16 per assicurarsi che siano complete. Approcci sensibili al linguaggio naturale e la sua relazione a concetti medici possono quindi essere più efficaci nel lavoro con report nuovi e archiviati. Risorse come mestiere17 e quelli produssero da informatica per integrare la biologia e la curatela di18 comodino (i2b2) sostenere approcci di natural language processing (NLP) ancora non lo fanno in particolare focus su CCRs o narrazioni cliniche. Allo stesso modo, medicali strumenti di PNL come cTAKES19 e morsetto20 sono stati sviluppati ma generalmente identificano specifiche parole o frasi (cioè, entità) all'interno di documenti piuttosto che i concetti generali comunemente descritti in CCRs.
Abbiamo progettato un modello di metadati standardizzati per funzionalità comunemente incluse all'interno di CCRs. Questo modello definisce caratteristiche per imporre struttura il CCRs — un precursore essenziale per i confronti approfonditi del contenuto del documento-ancora permette una flessibilità sufficiente per mantenere il contesto semantico. Anche se abbiamo progettato il formato associato questo modello da essere adatte sia annotazione manuale e computazionalmente assistita text mining, abbiamo garantito che è particolarmente facile da usare per annotatori manuale. Il nostro approccio differisce notevolmente da più intricate (e, quindi, meno ricercatori immediatamente comprensibili all'inesperto) quadri come Simone21. Il seguente protocollo viene descritto come isolare le caratteristiche dei documenti corrispondenti a ciascun tipo di dati di modello, con un singolo set di valori corrispondenti a quelli di un singolo CCR.
I tipi di dati all'interno del modello sono quelli più descrittivo per CCRs e focalizzata sul paziente documenti medici in generale. Annotazione di queste caratteristiche promuove findability, accessibilità, interoperabilità e riusabilità del testo CCR, principalmente mediante l'assegnazione di struttura. I tipi di dati sono in quattro categorie generali: annotazione e documento di identificazione, identificazione del rapporto di caso (cioè, proprietà a livello di documento), concetti contenuti medici (principalmente a livello di concetto proprietà) e riconoscimenti (cioè funzionalità fornendo la prova di finanziamento). In questo processo di annotazione, ogni documento contiene il testo completo di un CCR, omettendo qualsiasi materiale di contenuto documento indipendente per il caso (ad es., protocolli sperimentali). CCRs sono generalmente meno di 1.000 parole ciascuno; un corpus unico dovrebbe idealmente essere indicizzato dallo stesso database bibliografico ed essere nella stessa lingua scritta.
Il prodotto dell'approccio descritto qui, quando applicato a un corpus CCR, è un insieme strutturato di testo clinico con annotazioni. Mentre questa metodologia può essere eseguita completamente manualmente ed è stata progettata per essere eseguito da esperti di dominio senza alcuna esperienza informatica, integra gli approcci di elaborazione del linguaggio naturale sopra specificati e fornisce i dati appropriati per analisi computazionale. Tali analisi possono essere di interesse per il pubblico di ricercatori di là di coloro che leggono frequentemente CCRs, tra cui:
Far rispettare la struttura il CCRs può supportare numerosi successivi sforzi per comprendere meglio sia il linguaggio medico e biomedicali fenomeni.
1. il documento e l'identificazione di annotazione
Nota: I valori in questa categoria supportano il processo di annotazione.
2. caso Report identificazione
Nota: I valori in questa categoria forniscono funzionalità a livello di documento e contribuiscono alla reperibilità di un documento.
3. medical contenuto
Nota: I valori in questa categoria identificano funzionalità a livello di documento, concetto e livello di testo. Essi servono per migliorare l'accessibilità di un documento, l'interoperabilità e riusabilità. Queste caratteristiche forniscono modi per osservare somiglianze concettuali e semantiche tra il contenuto del documento, con un focus su argomenti biomedici ed eventi. La maggior parte delle categorie in questa sezione possono includere più istruzioni di testo e ciascuno deve essere separato con un punto e virgola.
4. i riconoscimenti
Note: I valori in questa categoria identificano caratteristiche a livello di documento ancora hanno una struttura poco consistente in pubblicazioni. Essi forniscono dettagli per quanto riguarda le organizzazioni che fornisce supporto per una replica continua cluster e i relativi lavori. Questa categoria comprende anche un campo per il conteggio totale dei riferimenti citati da un articolo: questo è destinato a fornire una metrica approssimativa del grado a cui un documento ha relazioni concettuali con altri documenti biomedici di qualsiasi tipo. All'interno dei tipi di quattro dati in questa sezione, fornire le seguenti.
Nella Figura 2è riportato un esempio del processo di annotazione. Questo caso22 descrive una presentazione dell'infezione di patogeno batterico Burkholderia thailandensis. Per riferimento, la parte rilevante di questo CCR viene fornita in formato testo normale in 1 File supplementari; alcuni risultati della ricerca vengono anche presentati in questo rapporto e sono inclusi per il confronto. In pratica, conversione dei report forniti in formato HTML o PDF a testo normale può migliorare l'efficienza e la facilità di estrazione dei metadati.
Nella tabella 2vengono forniti esempi di due set di annotazioni di metadati CCR completate. Il primo di questi esempi è dati fittizi per illustrare il formato ideale di ogni valore, mentre nel secondo esempio contiene valori estratti da un CCR pubblicato su uno stato raro, Acrodermatite enteropatica23.
Figura 1. Flusso di lavoro per l'annotazione di rapporto di caso. Il protocollo descritto qui fornisce un metodo per l'identificazione delle caratteristiche testuali frequentemente presenti all'interno di rapporti clinici di caso. Questo processo richiede il montaggio di un corpus di documenti. Il prodotto del processo di annotazione, una volta aggregato in un unico file, consenta l'identificazione delle caratteristiche di testo associato a concetti medici e le relative descrizioni all'interno di rapporti di caso. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 2. Identificazione del testo specifico del concetto in un rapporto clinico di caso. Cominciando con il testo di un rapporto di caso, un'annotazione manuale può progredire attraverso il documento, identificando i segmenti di testo corrispondente a ciascun componente del modello metadati. Caratteristiche di identificazione sono evidenziate in blu. Testo corrispondente a concetti medici sono in rosso e con etichetta con il loro tipo; tutto il testo evidenziato nella terza colonna si riferisce al tipo di patologia. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Categoria | Descrizione | ICD-10 capitolo | Intervallo di codici ICD-10 |
cancro | Qualsiasi tipo di cancro o tumore maligno. | II | C00-D49 |
nervoso | Qualsiasi malattia del cervello, colonna vertebrale o nervi. | VI | G00-G99 |
cardiovascolare | Qualsiasi malattia del cuore o del sistema vascolare. Non include le malattie ematologiche. | IX | I00-I99 |
muscolo-scheletriche e reumatiche | Qualsiasi malattia dei muscoli, sistema scheletrico, articolazioni, tessuti connettivi e. | XIII | M00-M99 |
digestivo | Qualsiasi malattia del tratto gastrointestinale e organi digestivi, tra cui il fegato e il pancreas. | XI | K00-K95 |
interventi ostetrici e ginecologici | Qualsiasi malattia relativi a gravidanza, parto, il sistema riproduttivo femminile o i seni. | XIV; XV | O00-O9A; N60-N98 |
infettive | Eventuali cause di malattia di microrganismi infettivi. | Ho | A00-B99 |
respiratoria | Qualsiasi malattia dei polmoni e delle vie respiratorie. | X | J00-J99 |
ematologiche | Qualsiasi malattia del sangue, midollo osseo, nei linfonodi o milza. | III | D50-D89 |
rene e urologiche | Qualsiasi malattia dei reni o della vescica, compreso gli ureteri, come pure gli organi riproduttivi maschili, tra cui la prostata. | XIV | N00-N53; N99 |
sistema endocrino | Qualsiasi malattia delle ghiandole endocrine, come pure i disordini metabolici. | IV | E00-E89 |
orale e maxillo-facciale | Qualsiasi condizione che coinvolge la bocca, mascelle, testa, viso o collo. | XI; XIII | K00-K14; M26-M27 |
occhio | Qualsiasi condizione che coinvolgono gli occhi, compreso cecità. | VII | H00-H59 |
Otorinolaringologiche | Qualsiasi condizione dell'orecchio, naso e gola. | VIII | H60-H95; J30-J39 |
pelle | Qualsiasi malattia della pelle. | XII | L00-L99 |
rari | Una categoria speciale riservata ai rapporti delle malattie rare, definite come coloro che incidono meno di 200.000 individui negli Stati Uniti (Vedi https://rarediseases.info.nih.gov/diseases) | NA | NA |
Tabella 1. Categorie di malattie per l'annotazione del documento. Le categorie elencate qui sono quelle da utilizzare per il tipo di dati di sistema di malattia nel modello di metadati documento. Come ogni presentazione di malattia può coinvolgere più sistemi dell'organo o eziologie, un singolo rapporto di caso clinico può corrispondere a più categorie. Queste categorie seguono in larga misura quelli utilizzati per differenziare le sezioni della classificazione statistica internazionale delle malattie e problemi di salute connessi, revisione 10 (ICD-10) sistema di codice: capitoli corrispondenti del ICD-10 e intervalli di codice vengono forniti. Alcune categorie, ad esempio per malattia orale e maxillo-facciale , corrispondono a più sezioni del sistema ICD-10.
Tipo di dati | Esempio #1 | Example #2 (Cameron e McClain 1986) |
Documento e l'identificazione di annotazione | ||
ID interno | CCR005 | CCR2000 |
Data di annotazione | 2 marzo 2018 | 1° marzo 2018 |
Rapporto di caso di identificazione | ||
Titolo | Un caso di endocardite. | Istopatologia oculare di Acrodermatite enteropatica. |
Autori | Grant AB; CD di Chang | JD Cameron; CJ McClain |
Anno | 2017 | 1986 |
Gazzetta | Giornale del mondo della medicina e rapporti di caso | Giornale britannico di Oftalmologia |
Istituzione | Dipartimento di medicina, divisione di cardiologia, primo General Hospital, Boston, Massachusetts, Stati Uniti d'America | Dipartimento di oftalmologia, facoltà di medicina Università di Minnesota, Minneapolis, Minnesota 55455 |
Autore corrispondente | Grant AB | JD Cameron |
PMID | 25555555 | 3756122 |
DOI | 10.1011/wjmcr.2017.11.001 | NA |
Link | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9555555/ | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1040795/ |
Lingua | Inglese | Inglese |
Medical contenuto | ||
Parole chiave | brucellosi; endocardite; valvola mitrale | NA |
Demografia | 37-anno-vecchio maschio | bambino maschio |
Posizioni geografiche | Florida; Rio de Janeiro, Brasile | NA |
Stile di vita | fumatore; beve alcol occasionalmente | NA |
Storia di famiglia | terzo di cinque figli di genitori consanguinei; fratello minore ha eczema cronico | NA |
Storia sociale | operaio edile | NA |
Storia medica/chirurgica | storia della fatica | 8 libbre 9 oncia (3884 g) prodotto di una gravidanza a termine senza complicazioni, pieno; in buona salute fino all'età di 1 mese quando ha sviluppato un'eruzione di pelle vesciche sulle guance; eruzione cutanea diffusa fino a coinvolgere la pelle intorno agli occhi, naso e bocca; le lesioni cutanee inoltre sono state notate sul addome e le estremità; diarrea e omissione di prosperare; a quel tempo la biopsia della pelle ha mostrato il parakeratosis tipici di Acrodermatite enteropatica; trattati nei prossimi sei anni con corsi intermittente di antibiotici ad ampio spettro, latte materno e diodoquin; parzialmente ha risposto; sviluppato alopecia totale, acrodermatitis intermittente e diarrea intermittente con guadagno di peso non ottimali; spasticità attribuito al coinvolgimento del sistema nervoso centrale da EA aveva sviluppato da 8 mesi di età; diversi episodi di arresto cardiopolmonare a 11 mesi; mancanza di coordinamento delle sue corde vocali; tracheostomia; dall'età 18 mesi il bambino ha sviluppato la ricerca nistagmo associato con atrofia ottica bilaterale e lieve attenuazione dei vasi retinici, così come segni di ritardo psicomotorio; cheratocongiuntivite bilaterale; eruzione cutanea; seconda biopsia di pelle effettuata all'età di 3 anni ha mostrato il parakeratosis ancora tipico per ae; eruzione cutanea grave e diarrea; opacità corneale anteriore lordo bilaterali sono stati veduti che avévano risolto completamente con il tempo che egli è stato riesaminato all'età di cinque; frequenti infezioni tra cui otite media, infezioni del tratto urinario e infezioni della pelle |
Sistema di malattia | cardiovascolare; infettive | digestivo; della pelle; occhio; rari |
Segni e sintomi | palpitazioni e dispnea nella settimana precedente; ha presentato con la letargia, mal di testa e brividi | blefaro-congiuntivite grave e vascolarizzazione cornea anteriore bilaterale; eruzione cutanea grave e diarrea; sepsi batterica gram-negativi; lesioni cutanee tipiche di Acrodermatite enteropatica, assenza di tessuto timico, contrassegnato la degenerazione dei nervi ottici, chiasm e tratti ottici e vasta degenerazione cerebellare |
Comorbidità | ipertensione; iperlipidemia | NA |
Procedure e tecniche diagnostiche | Esame fisico; elettrocardiografia; colture di anima | esame oculare; autopsia |
Diagnosi | Endocardite della Brucella | Acrodermatite enteropatica |
Valori di laboratorio | aumento della proteina c - reattiva (9 mg/dl); fosfatasi alcalina (250 u/l) | NA |
Patologia | Brucella melitensis è stato coltivato da campioni di sangue | occhio destro e sinistro era simili in apparenza; epitelio corneale è stata ridotta in spessore da uno a tre strati delle cellule delle cellule epiteliali squamose appiattite su tutta la superficie della cornea; tutte le polarità dell'epitelio è stato persa. membrana di Bowman potrebbe essere identificata solo nella periferia della cornea destra. membrana di bowman, non potrebbe essere identificata nella cornea di sinistra. pannus, né degenerativa infiammatoria potrebbe essere identificato nell'occhio; vasta atrofia dei muscoli circolari e obliqui del corpo ciliare; alcuni espansione posteriore dell'epitelio capsulare lente e primi cambiamenti degeneranti corticali; vasta degenerazione dell'epitelio retinico del pigmento in tutto il polo posteriore; retina è stato attaccato e ha mostrato i cambiamenti delicati autolitici in tutto; alcuni conservazione dei segmenti esterni rod e cono nel palo posteriore, tuttavia, queste strutture sono state completamente perse anteriormente all'equatore; vasta perdita degli strati di fibra del nervo e delle cellule del ganglio di entrambi gli occhi; quasi completa atrofia del disco e del nervo ottico adiacente |
Terapia farmacologica | la gentamicina 240 mg/iv/quotidiani | NA |
Terapia Inverventional | rimontaggio prostetico della valvola | NA |
Valutazione del risultato paziente | il recupero era non movimentato; Scarica casa | morì nel 1971 (all'età di 7 anni) |
Registrazione diagnostica Imaging/Videotape | 2; 1; 0; 1 | 7; 0; 0; 0 |
Relazione ad altri rapporti di caso | 5555555 | 23430849 |
Rapporto con sfavorevolmente Trial | NCT05555123 | NA |
Crosslink con Database | Informazioni di salute di MedlinePlus: https://medlineplus.gov/ency/article/000597.htm | HighWire - PDF: http://bjo.bmj.com/cgi/pmidlookup?view=long&pmid=3756122; PubMed Central Europe: http://europepmc.org/abstract/MED/3756122; Alleanza genetica: http://www.diseaseinfosearch.org/result/143 |
Riconoscimenti | ||
Fonte di finanziamento | Istituti nazionali di salute nazionale cuore, polmone e sangue Istituto | Il Minnesota Lions Club; Ricerca per prevenire la cecità; Veterans Administration; Ufficio di alcol e altre droghe abuso programmazione dello stato del Minnesota |
Premio numero | R01HL123123 (per AG) | NA |
Informazioni integrative/conflitto di interesse | Il dottor Grant è un portavoce pagato DrugCo. | NA |
Riferimenti | 4 | 27 |
Tabella 2. Modello di metadati standardizzati per caso clinico segnala, con annotazioni di esempio. Segnala un insieme di funzionalità comuni a caso clinico e facilitare le loro annotazioni a livello di concetto è illustrato di seguito. Questo modello è organizzato in tre sezioni principali: identificazione, medico contenuto e riconoscimenti, che denota lo scopo e il valore aggiunto offerto da ogni tipo di funzione di rapporto di caso. Questa tabella contiene due set di annotazioni di esempio, uno di un rapporto di caso romanzato, e un'altra serie derivata da un rapporto sulla condizione Acrodermatite enteropatica23.
File supplementari 1. Testo di un rapporto clinico di caso (Chang et al. 2017). per favore clicca qui per scaricare questo file.
Implementazione di un modello di metadati standardizzati per CCRs può rendere loro più giusto contenuto, espandere il loro pubblico ed estendere le loro applicazioni. Seguendo l'uso tradizionale del CCRs come strumenti educativi nelle comunicazioni mediche, cure mediche apprendisti (ad es., gli studenti di medicina, stagisti e borsisti) e ricercatori in campo biomedico possono trovare che report riassuntivo caso contenuto attiva più rapida comprensione. La forza più grande di standardizzazione di metadati con CCRs, tuttavia, è che l'indicizzazione queste trasformazioni di dati altrimenti isolate osservazioni nei modelli interpretabile. Il protocollo fornito qui può servire come il primo passo in un flusso di lavoro per lavorare con CCRs, se questo flusso di lavoro è costituito da analisi epidemiologica, droga post-marketing o sorveglianza di trattamento o sondaggi più ampi di patogenesi o efficacia terapeutica. Strutturato caratteristiche identificate all'interno di CCRs possono fornire una risorsa utile per i ricercatori concentrandosi sulla malattia presentazioni e trattamenti, in particolare per patologie rare. Ricercatori clinici possono trovare dati sul passato regimi di trattamento per analizzare registrati sintomi o effetti collaterali e grado di miglioramento sotto precedenti standard di cura. I dati possono anche unità di analisi più ampie di un nuovi trattamenti basati sull'efficacia, mancanza di tossicità, o gli effetti negativi o su drug targeting per le differenze di sesso, età o background genetico.
Le prestazioni fornite dai metadati strutturati sono allo stesso modo applicabile ai flussi di lavoro computazionale progettati per analizzare o modellare il linguaggio medico. Caratteristiche CCR strutturati possono anche fornire contenuto di prova delle zone dove gli autori di report possono fornire più facilmente leggibile (e in alcuni casi, leggibile). Varianza tra CCRs può derivare da una mancanza di osservazioni in modo esplicito fornite: ad es., età esatta di un paziente non può essere specificato. Allo stesso modo, i clinici possono non menzionare test se la diagnostica o i loro risultati sono stati considerati banali. Fornendo esempi di lacune necessarie per un'analisi approfondita, far rispettare la struttura il CCRs evidenzia potenziali miglioramenti. In una prospettiva più ampia, una maggiore disponibilità di dati di testo strutturati da documenti medici supporta gli sforzi (NLP) per imparare da grandi quantità di dati nell'assistenza sanitaria24,25di elaborazione del linguaggio naturale.
Gli autori non hanno nulla a rivelare.
Questo lavoro è stato supportato in parte dal National Heart, Lung e Blood Institute: HL135772 R35 (a P. Ping); Istituto nazionale di scienze mediche generali: U54 GM114833 (a P. Ping, K. Watson e Wang W.); Istituto nazionale di Imaging biomedico e Bioingegneria: T32 EB016640 (di r. Bui); un regalo dalla Fondazione Hoag e Setty Dr. S.; e l'investitura del T.C. Laubisch presso la UCLA (a P. Ping).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
A corpus of clinical case reports | n/a | n/a | Full texts of case reports may be accessed through PubMed (e.g., using the search query "Case Reports"[Filter]), other citation databases such as Europe PMC (https://europepmc.org/) or directly through publishers. |
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