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Enregistrement W2128157173 · doi:10.1186/alzrt196

Diagnosis and Treatment of Dementia: the Fourth Canadian Consensus Conference

2013· article· en· W2128157173 sur OpenAlexaffabout
Christopher Patterson, Serge Gauthier

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s Research & Therapy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcGill UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntensive care medicineDementiaMedicineDiseaseAdverse effectClinical trialValue (mathematics)Computer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is inevitable that when discoveries are made in any medical fi eld there is pressure to move expeditiously to clinical applications of these discoveries. While there is every reason to disseminate widely the results of effi cacious therapeutic trials that improve meaningful clinical outcomes, and diagnostic strategies that are more sensitive, more specifi c, less burdensome to the patient and more parsimonious of resources, some restraint is advisable when the benefi ts are less compelling. For example, a technique that allows an earlier diagnosis of an incurable disease – such as Alzheimer’s disease (AD) – risks labeling an individual, aff ecting the person’s ability to acquire life, health or travel insurance, and may result in suspension of driving privileges. Finding the balance between embracing leading-edge technologies prematurely and failing to accept proven therapies or diagnostic strategies in a timely manner is the sweet spot to which we should all aspire. We must try to avoid repeating the unfortunate experiences occasioned by widespread prescription of medications before the true range of adverse eff ects has been elucidated (for example, rofecoxib), by surgical procedures of dubious value (for example, external carotid artery to internal

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0110,006
Intégrité de la recherche0,0150,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,588
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,056 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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