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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
Journal of the American Medical Directors Association
Sujet
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.

542 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20012025
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.
542 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 11

Les étiquettes couvrent 3 des 542 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 542 des 542 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.

afffundaboutnon étiqueté
The Feasibility of Using Electronic Consultation in Long-Term Care Homes
Mary Helmer‐Smith, Celeste Fung, Amir Afkham, Lois M. Crowe, Mohamed Gazarin, Isabella Moroz +1 autres
2020· article· en· Journal of the American Medical Directors Association· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
affsans résuménon étiqueté
Quality Indicators of Primary Care Provider Engagement in Nursing Home Care
Allison Mays, Debra Saliba, Sid Feldman, Martin Smalbrugge, Cees M.P.M. Hertogh, Tina L. Booker +3 autres
2018· article· en· Journal of the American Medical Directors Association· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Rethinking Dementia Care: The Value of Green Care Farming
Simone R. de Bruin, Bram de Boer, Hanneke C. Beerens, Yvette Buist, Hilde Verbeek
2017· editorial· en· Journal of the American Medical Directors Association· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
afffundsans résuménon étiqueté
This Was My Crimean War: COVID-19 Experiences of Nursing Home Leaders
Amber Savage, Sandra Young, Heather K. Titley, Trina Thorne, Jude Spiers, Carole A. Estabrooks
2022· article· en· Journal of the American Medical Directors Association· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affsans résuménon étiqueté
Nursing Home Medical Staff Organization and 30-Day Rehospitalizations
Julie C. Lima, Orna Intrator, Jurgis Karuza, Terrie Wetle, Vincent Mor, Paul R. Katz
2012· article· en· Journal of the American Medical Directors Association· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Predicting Short-Term Risk of Falls in a High-Risk Group With Dementia
Sina Mehdizadeh, Andrea Sabo, Kimberley-Dale Ng, Avril Mansfield, Alastair J. Flint, Babak Taati +1 autres
2020· article· en· Journal of the American Medical Directors Association· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations

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