2015 proceedings of the National Heart, Lung, and Blood Institute's State of the Science in Transfusion Medicine symposium
Notice bibliographique
Résumé
On March 25 and 26, 2015, the National Heart, Lung, and Blood Institute sponsored a meeting on the State of the Science in Transfusion Medicine on the National Institutes of Health (NIH) campus in Bethesda, Maryland, which was attended by a diverse group of 330 registrants. The meeting's goal was to identify important research questions that could be answered in the next 5 to 10 years and which would have the potential to transform the clinical practice of transfusion medicine. These questions could be addressed by basic, translational, and/or clinical research studies and were focused on four areas: the three "classical" transfusion products (i.e., red blood cells, platelets, and plasma) and blood donor issues. Before the meeting, four working groups, one for each area, prepared five major questions for discussion along with a list of five to 10 additional questions for consideration. At the meeting itself, all of these questions, and others, were discussed in keynote lectures, small-group breakout sessions, and large-group sessions with open discourse involving all meeting attendees. In addition to the final lists of questions, provided herein, the meeting attendees identified multiple overarching, cross-cutting themes that addressed issues common to all four areas; the latter are also provided. It is anticipated that addressing these scientific priorities, with careful attention to the overarching themes, will inform funding priorities developed by the NIH and provide a solid research platform for transforming the future practice of transfusion medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,011 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».