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Enregistrement W2019884627 · doi:10.1136/bmj.e461

A 90 year old man with difficulty swallowing and proximal muscle weakness

2012· article· en· W2019884627 sur OpenAlexaff
Habib Rehman

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensRegina Qu'Appelle Health Region
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeaknessDysphagiaMuscle weaknessIsometric exerciseProximal muscle weaknessPhysical examinationAnkleCranial nervesSurgeryAnatomyPhysical therapyInternal medicineMuscle biopsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 90 year old man presented with progressive dysphagia, generalised weakness, and malaise. He had lost 30 lb (13.6 kg) in the past six months, and his mobility had deteriorated because of progressive leg weakness. He had no visual or constitutional symptoms apart from weight loss and denied any bladder or bowel problems. He had a 25 pack year history of smoking and did not drink alcohol. Examination showed signs consistent with bilateral pneumonia. His speech was dysphonic, the gag reflex was absent, but other cranial nerves were intact. He had wasting and weakness of the small muscles of the hands and weakness of the proximal muscles of the lower limbs. Reflexes were absent in the lower limbs. Strength in the remaining muscle groups—including ankle dorsiflexion, planter flexion, knee extension, and flexion—was normal. Proximal muscle groups in the upper extremity were strong, although reflexes were reduced bilaterally. No fasciculations were seen and he had no evidence of fatigable ptosis. Sensory examination was normal. Examination of the cardiovascular and abdominal systems was unremarkable. Investigations showed a white blood cell count of 5.9×109 cells/L (reference range 4.0-10.0), haemoglobin 117 g/L (140-180), platelets 332×109 (320-360), random glucose 10.8 mmol/L (3.6-11), urea 25.3 mmol/L (3.0-7.1), creatinine …

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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