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Enregistrement W2017166515 · doi:10.1111/j.1743-6109.2006.00213.x

Development and Evaluation of the Arabic Index of Premature Ejaculation (AIPE)

2006· article· en· W2017166515 sur OpenAlexaff
Mohamed Arafa, Rany Shamloul

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSexual function and dysfunction studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPremature ejaculationIndex (typography)ArabicEjaculationMedicinePsychologyComputer scienceInternal medicinePhilosophyLinguisticsPsychoanalysisWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Our report describes the construction and evaluation of the Arabic Index Premature Ejaculation (AIPE) as a diagnostic tool for premature ejaculation (PE) and presents data supporting its validity. METHODS AND MAIN OUTCOME MEASURES: Seventy-one men complaining of PE and 73 healthy subjects were asked to complete the seven-question AIPE. Diagnosis of PE was based on the criteria set by the second consultation on sexual dysfunctions. The seven items selected were based on assessment of erectile function, sexual desire, ejaculation latency, ejaculation control, patient satisfaction, partner satisfaction, and psychological distress. The AIPE was examined for sensitivity, specificity, and construct validity. RESULTS: A receiver operating characteristic curve indicated that the AIPE is an excellent diagnostic test. A cutoff score of 30 (range of scores 7-35) discriminated best (sensitivity = 0.98, specificity = 0.88). Severity of PE ranged from none (31-35) to severe (7-13). A high kappa value (0.85) indicated existence of significant agreement existed between the predicted and "true" PE classes. CONCLUSIONS: AIPE shows a potential to be a reliable aid to decrease the number of misdiagnosed cases of PE.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations90
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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