Notice bibliographique
Résumé
The final recommendations for each article in the Spine Oncology Study Group (SOSG) focus issue are summarized in Table 1. A recommendation has 2 components; first whether it supports or does not support a particular intervention and second the magnitude or strength of this support.Table 1: Summary of Spine Oncology Treatment RecommendationsTable 1: ContinuedTable 1: ContinuedTable 1: ContinuedThe strength of the recommendation for or against an intervention is either strong or weak and is based on the integration of the scientific evidence with consensus expert opinion. The scientific evidence is summarized as high, moderate, low, or very low quality. Consensus expert opinion considers experience, risks, burdens, costs, patient values, and circumstances. A strong recommendation means that most, if not all, clinicians would want to use the intervention, patients would almost all want it, and policy makers should consider it being policy in most situations. A weak recommendation means that in the majority of situations the intervention would be appropriate, but there are a number of situations it might not. From a patient perspective more likely than not patients would choose the intervention, but based on circumstances and values some would not. From a policy perspective extensive debate and diverse input would be required.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,305 | 0,151 |
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 ».