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Enregistrement W2087211547 · doi:10.1002/acr.20152

A proposed framework to standardize the neurocognitive assessment of patients with pediatric systemic lupus erythematosus

2010· article· en· W2087211547 sur OpenAlexaff
Gail Ross, Frank Zelko, Marisa S. Klein‐Gitelman, Deborah M. Levy, Eyal Muscal, Laura E. Schanberg, Kelly K. Anthony, Hermine I. Brunner

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésNeurocognitiveMedicineCognitionCohortCognitive testNeuropsychological assessmentNeuropsychologyCognitive skillStandardized testPediatricsPsychiatryPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop and propose a standardized battery of neuropsychological tests for the assessment of cognitive functioning of children and adolescents with pediatric systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: A committee of health care professionals involved in the assessment of pediatric SLE patients reviewed the literature to identify cognitive domains most commonly affected in pediatric SLE and in adult SLE. They then reviewed the standardized tests available for children and adolescents that assess the cognitive domains identified. Through a structured consensus formation process, the committee considered the psychometric characteristics and durations of the tests. RESULTS: A test battery was developed that appears suitable to provide a comprehensive assessment of cognitive domains commonly affected by pediatric SLE within a 2.5-hour period. CONCLUSION: It is hoped that the consistent use of this reliable and efficient battery increases the practicality of routine evaluations in pediatric SLE, enabling between-cohort comparisons and facilitating the longitudinal assessment of individual patients over time.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations42
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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