MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1601922629 · doi:10.1002/9781118520093.ch48

Scanning the Future of Transfusion Medicine

2013· other· en· W1601922629 sur OpenAlexaff
Dana V. Devine, Sunny Dzik, Zbigniew M. Szczepiorkowski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransfusion medicineMedicineIntensive care medicineHealth careStandardizationPatient safetyBlood transfusionImmunologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transfusion medicine is a technology-based discipline undergoing continuous change. We summarize recent significant changes and likely future changes to blood collection and component processing, hospital-based transfusion medicine and cellular therapies. Automation, standardization and a focus on quality and safety will continue to characterize blood component production. Although pathogen reduction technology remains an area of key interest, blood component safety initiatives will require a perspective grounded in cost effectiveness and informed by risk-based decision making. Increased data on clinical transfusion decisions will allow haemovigilance to improve patient outcomes. Noninvasive devices that measure tissue oxygenation will improve clinical decision-making for red cell transfusion. New oral and intravenous anticoagulants whose effect is reversible and antigen-specific immune suppression would represent substantial therapeutic advances. Haemopoietic stem cell transplantation will need to minimize the toxicities of graft-versus-host disease. Although other cellular therapies will explore immunotherapy against cancer and nonmalignant disorders, the extreme cost of these treatments may limit their use. The 21st century is witnessing an unprecedented disparity in wealth distribution throughout the world. Transfusion medicine and all disciplines of medicine will face difficult choices between increasing healthcare technology or increasing worldwide health.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBlood transfusion and management→Travaux en français237 207→