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Enregistrement W2095123079 · doi:10.1177/0883073814549245

Pediatric Cerebral Palsy in Africa

2014· article· en· W2095123079 sur OpenAlexaff
Kirsten A. Donald, Angelina Kakooza, Robinson D. Wammanda, Macpherson Mallewa, Pauline Samia, Haydar Babakir, David Bearden, Annette Majnemer, Darcy Fehlings, Michael Shevell, Harry T. Chugani, Jo M. Wilmshurst

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalMcGill University Health CentreUniversity of TorontoMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésCerebral palsyPsychological interventionContext (archaeology)EtiologyMedicineService delivery frameworkService (business)Physical therapyPediatricsIntensive care medicineNursingBusinessPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebral palsy is the most common cause of physical disability in children worldwide. However, little is reported on this condition in the African context. Doctors from 22 countries in Africa, and representatives from a further 5 countries outside Africa, met to discuss the challenges in the evaluation and management of children with cerebral palsy in Africa and to propose service needs and further research. Basic care is limited by the poor availability of diagnostic facilities or medical personnel with experience and expertise in managing cerebral palsy, exacerbated by lack of available interventions such as medications, surgical procedures, or even regular therapy input. Relevant guidelines are lacking. In order to guide services for children with existing disabilities, to effectively target the main etiologies and to develop preventive strategies for the continent, research priorities must include multicenter collaborative studies looking at the prevalence, risk factors, and treatment of cerebral palsy.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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
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

Citations80
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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