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Enregistrement W2079499954 · doi:10.1080/17402520600877760

Quality of Life in Systemic Lupus Erythematosus

2006· article· en· W2079499954 sur OpenAlexaff
Pantelis Panopalis, Ann E. Clarke

Notice bibliographique

RevueJournal of Immunology Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)MedicineDiseaseSystemic lupus erythematosusMedical careSystemic diseaseQuality (philosophy)Variety (cybernetics)Lupus erythematosusIntensive care medicinePhysical therapyGerontologyImmunologyFamily medicineInternal medicineComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic lupus erythematosus (SLE) is a pervasive disease with wide-ranging effects on physical, psychological and social well-being. As such, a comprehensive assessment of SLE should include several different outcomes, such as quality of life (QoL) and economic costs, in addition to measures of disease activity and damage. In fact, disease effects on QoL are often considered of greater overall importance to patients. Two approaches have been used in the measurement of QoL: generic questionnaires and disease-specific questionnaires. Generic questionnaires are designed to be used across various conditions and populations, whereas disease-specific questionnaires are designed to measure outcomes in one specific disease or condition. The most commonly used measure of QoL is the Medical Outcomes Study Short Form 36 (SF-36), which is a generic measure that is applicable in a variety of conditions, including SLE. Recently, SLE-specific measures have been developed that may prove to be more responsive than generic measures. The hope is that improved outcome measures will allow for better assessment of SLE and eventually facilitate drug development and improve patient care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,321 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations49
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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