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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Machine Learning in Healthcare
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 008 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 008 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 21

Les étiquettes couvrent 4 des 1 008 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 008 des 1 008 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

fundno affnon étiqueté
Discretization of continuous features in clinical datasets
David M. Maslove, Tanya Podchiyska, Henry Lowe
2012· article· en· Journal of the American Medical Informatics Association· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
78
citations
afffundaboutnon étiqueté
Inferring multimodal latent topics from electronic health records
Yue Li, Pratheeksha Nair, Xing Han Lù, Zhi Wen, Yuening Wang, Amir Ardalan Kalantari Dehaghi +13 autres
2020· article· en· Nature Communications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
76
citations
afffundnon étiqueté
Inference and Prediction Diverge in Biomedicine
Danilo Bzdok, Denis A. Engemann, Bertrand Thirion
2020· article· en· Patterns· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
69
citations
affsans résuménon étiqueté
Application of large language models in medicine
Fenglin Liu, Hongjian Zhou, 博司 熊谷, Xinyu Zou, Jinfa Huang, Jinge Wu +12 autres
2025· article· en· Nature Reviews Bioengineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
64
citations
afffundnon étiqueté
Probabilistic Machine Learning for Healthcare
Irene Y. Chen, Joshi, Shalmali, Marzyeh Ghassemi, Rajesh Ranganath
2021· review· en· PubMed Central· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
55
citations
afffundnon étiqueté
Predictive risk algorithms in a population setting: an overview
Douglas G. Manuel, Laura C. Rosella, Deirdre Hennessy, Claudia Sanmartin, Kumanan Wilson
2012· article· en· Journal of Epidemiology & Community Health· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
51
citations
affnon étiqueté
Feasibility and evaluation of a large-scale external validation approach for patient-level prediction in an international data network: validation of models predicting stroke in female patients newly diagnosed with atrial fibrillation
Jenna Reps, Ross D. Williams, Seng Chan You, Thomas Falconer, Evan Minty, Alison Callahan +4 autres
2020· article· en· BMC Medical Research Methodology· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
49
citations

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