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Enregistrement W2120901081 · doi:10.1186/s12968-014-0103-z

Simplifying cardiovascular magnetic resonance pulse sequence terminology

2014· editorial· en· W2120901081 sur OpenAlexaff
Matthias G. Friedrich, Chiara Bucciarelli‐Ducci, James A. White, Sven Plein, James Moon, Ana G. Almeida, Christopher M. Kramer, Stefan Neubauer, Dudley J. Pennell, Steffen E. Petersen, Raymond Y. Kwong, Victor A. Ferrari, Jeanette Schulz‐Menger, Hajime Sakuma, Erik B. Schelbert, Éric Larose, Ingo Eitel, Iacopo Carbone, Andrew J. Taylor, Alistair A. Young, Albert de Roos, Eike Nagel

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2014
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensInstitut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de QuébecUniversité LavalLibin Cardiovascular Institute of AlbertaMontreal Heart InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesBritish Heart Foundation
Mots-clésTerminologySequence (biology)MedicineCLARITYSet (abstract data type)Meaning (existential)Computer scienceMedical physicsData sciencePsychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a set of simplified terms to describe applied Cardiovascular Magnetic Resonance (CMR) pulse sequence techniques in clinical reports, scientific articles and societal guidelines or recommendations. Rather than using various technical details in clinical reports, the description of the technical approach should be based on the purpose of the pulse sequence. In scientific papers or other technical work, this should be followed by a more detailed description of the pulse sequence and settings. The use of a unified set of widely understood terms would facilitate the communication between referring physicians and CMR readers by increasing the clarity of CMR reports and thus improve overall patient care. Applied in research articles, its use would facilitate non-expert readers' understanding of the methodology used and its clinical meaning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,010
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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