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Enregistrement W2071094100 · doi:10.1044/poa6.1.20

The Development of ICF Core Sets for Hearing Loss

2010· article· en· W2071094100 sur OpenAlexaff
Sarah Granberg, Berth Danermark, Jean‐Pierre Gagné

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Audiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational Classification of Functioning, Disability and HealthCore (optical fiber)Set (abstract data type)Process (computing)Computer sciencePhase (matter)PsychologyApplied psychologyMedical educationMedicinePhysical therapyRehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF), adopted by the World Health Organization (WHO) in 2001, offers a framework for a comprehensive understanding of health. One of the main goals of the ICF is to provide a conceptual framework of health that can be applied both for research purposes and in clinical settings. In order to promote the use of the ICF in clinical settings, the WHO initiated the Core Sets project. Core Sets, targeting a specific health condition, consist of a set of ICF categories that can serve as minimal standards (Brief ICF Core Set) or as standards for comprehensive assessment (Comprehensive ICF Core Set). In 2009, a process of developing ICF Core Sets for Hearing Loss was initiated. This process involves three phases of development. In the first phase, four scientific studies are conducted to collect evidence for relevant ICF categories to be used in the Core Sets. In phase two, a consensus conference is held to establish relevant ICF categories, and in the third phase, the Core Sets that are retained are tested and validated. This paper describes the process of developing ICF Core Sets for Hearing Loss as well as an invitation to participate in the project.

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)0,115
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,227
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1150,227
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0180,006
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,293 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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