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Enregistrement W1586231883 · doi:10.1096/fasebj.21.5.a400-a

Creation of a Retrospective Searchable Neuropathologic Database from Print Archives: The UHN Experience

2007· article· en· W1586231883 sur OpenAlexaffabout
Sidney Edward Croul, Sepehr Ehsani, Andrea Bernstein, Donald Winter, Fred Gentili, L. Sylvia

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoDalhousie UniversityToronto General HospitalYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMedical diagnosisCategorizationPrioritizationDatabaseInformation retrievalMEDLINEMedicineWorld Wide WebLibrary sciencePathologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UHN provides a large proportion of the neuro‐oncologic care for the 10 million people in Ontario. The paper, glass slide and paraffin block archival material for this center is available from the 1930's to present. A searchable electronic database was instituted prospectively in September 2001. To add the previous 75 years (more than 50,000 specimens) to the database, we employed high‐throughput automated scanning of the paper archives. The searchable PDF files generated from these scans were filtered through a multi‐tiered process driven by Java computer programs that selected relevant patient information and diagnostic information. A second series of programs searched the pathologist‐assigned diagnoses and was capable of converting more than ninety percent of these to the standardized WHO format. This was achieved with a simple master list of key site and diagnostic terms, and prioritization rules determined on a trial and error basis. Within three months, the categorization of over 5000 cases in an easily searchable format was completed and an additional 20,000 to 30,000 cases were accrued in PDF format pending completion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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