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Enregistrement W1651014218 · doi:10.1002/9780470015902.a0025313

Genetics of Idiopathic Scoliosis

2014· other· en· W1651014218 sur OpenAlexaff
Kristen F. Gorman, Cédric Julien, Niaz Oliazadeh, Qilin Tang, Alain Moreau

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2014
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScoliosisIdiopathic scoliosisDeformityDiseaseComplex diseaseMedicineHealth carePerspective (graphical)PathologyComputer scienceSurgeryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genetic approaches to complex diseases are subject to the currently available technological innovations, and successes or failures using these approaches influence our hypotheses for the genetic contributions to complex diseases. Common complex diseases with a genetic contribution result in the bulk of healthcare expenses through chronic care. It is thought that an understanding of the genetic contributions to common complex diseases will allow for advances in disease prevention, mitigation of disease pathogenesis and curative treatments. The authors discuss genetic approaches to complex diseases from the perspective of idiopathic scoliosis, a prevalent vertebral deformity syndrome that involves the integration of clinical, psychological, mechanical, and basic science disciplines. The authors focus specifically on the different hypotheses and approaches for genetic study, drawing on past studies and discussing possible future studies, with consideration of technological innovations. Key Concepts: The genetic basis of idiopathic scoliosis is not well understood. Idiopathic scoliosis is a complex deformity syndrome with a complex genetic component. Idiopathic scoliosis is the most common form of human spinal deformity. IS imposes a substantial healthcare cost through bracing, hospitalisations, surgery and chronic back pain. Identification of IS genes might lead to innovations in screening and treatment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,297
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
GenreAutre

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

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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