Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Raynaud's phenomenon, a common manifestation of the hand-arm vibration syndrome (HAVS), is typically diagnosed by a subjective history provided by employees. AIM: This study evaluates the validity of the subjective history of Raynaud's phenomenon provided by individuals applying for compensation for HAVS. METHODS: Thirty-six workers with a history of occupational hand-arm vibration exposure who were labelled as having Raynaud's phenomenon were asked to photographically document their finger symptoms before undergoing a detailed clinical assessment. Each individual was provided with a disposable camera and instructions. Returned photographs were reviewed for signs of Raynaud's phenomenon. The reliability of photograph interpretation was tested with three physicians and a non-physician. RESULTS: Inter and intra-rater reliability was very good, Kappa coefficient >0.80. Six individuals (17%) did not return cameras. Thirty individuals provided photographs and underwent a clinical evaluation. The photographs of 13 individuals (43%) did not show Raynaud's phenomenon and for four of these the diagnosis was not supported by careful symptom history. Seventeen individuals (57%) had photographic evidence of Raynaud's phenomenon. CONCLUSIONS: A presenting history of Raynaud's phenomenon in workers seeking compensation for HAVS may not be accurate since approximately half the cases are unable to provide objective photographic evidence of Raynaud's phenomenon.
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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 | 0,006 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».