Notice bibliographique
Résumé
One of the unwritten parts of the job description of a trainee neurologist working in an academic institution can be the requirement to enrol into a brain MRI study as a research volunteer (‘normal control’ sounds too flattering for a neurologist). During my training, thrilled by the respite from requesting esoteric blood tests, I gladly lay on the research MRI scanner table and imagined my protons spinning under the influence of the magnet around me. But had I known that there was a 1 in 37 chance of identifying an incidental finding on brain MRI,1 the magnet would have seemed more like a European roulette wheel in which the ball may land in one of 37 pockets (gamblers, scholars and pedants who read Practical Neurology will know that this comparison breaks down in American roulette where the existence of a 38th double zero pocket offers the player longer odds). However, before deciding whether to be concerned about the chance, and perhaps the risk, of detecting incidental findings in the brain, it is important to clarify what they may be. In a meta-analysis of their prevalence in the brains of neurologically asymptomatic people, my colleagues and I eventually defined them as ‘apparently asymptomatic intracranial abnormalities that are clinically significant because of their potential to cause symptoms or influence treatment’ (this …
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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 ».