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Enregistrement W2123556300 · doi:10.1373/clinchem.2015.243048

The Power of Asterisks

2015· letter· en· W2123556300 sur OpenAlexaboutno aff
Gary L. Horowitz

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Test (biology)PopulationExternal quality assessmentConfidence intervalMedicineReference valuesStatisticsMedical physicsData collectionConsistency (knowledge bases)Computer sciencePathologyEnvironmental healthMathematicsBiologyInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arguably, one of the most important elements of any clinical laboratory test is the reference interval, the values that help physicians interpret their patients' test results. Although it is frequently recommended that laboratories establish their own reference limits with their own methods and local patient populations (1), few laboratories have the resources to do all the work required to achieve this goal. In this issue of Clinical Chemistry , Adeli and colleagues provide, in a series of 3 papers (2–4), an exceptional compilation of high-quality reference interval data. Following a protocol they developed for the Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals (CALIPER)2 (5), which was undertaken to address the dearth of pediatric reference interval data, they arranged for roughly 12 000 reference individuals to provide blood and urine samples to be analyzed for a large number of common laboratory tests. These individuals, males and females from multiple age groups, were selected from across Canada in an effort to represent the entire Canadian population. Their health was vetted by questionnaire, personal interview, and brief physical examination. Analyses were done largely by a single laboratory using well-defined, standard laboratory instrumentation; exceptions included complete blood counts (CBCs) which, for specimen integrity reasons, were done at the individual collection sites, using instrumentation from a single manufacturer to ensure consistency. Their data analysis followed the CLSI protocol (1) completely with respect to detection of outliers, need for partitioning, and use of nonparametric statistics. Laboratories using these methods and located in Canada may now have the high-quality reference interval data they always wished they had but could not arrange to collect themselves. Actually, the data may be applicable to a much wider audience. With respect to methods, although these studies were generated with specific instrumentation and reagents, the results may be transferable …

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,306 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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