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Enregistrement W2131082342 · doi:10.3899/jrheum.110419

Update on Research and Future Directions of the OMERACT MRI Inflammatory Arthritis Group

2011· review· en· W2131082342 sur OpenAlexvenueno aff
Philip G. Conaghan, Fiona McQueen, Paul Bird, Charles Peterfy, Espen A. Haavardsholm, Frédérique Gandjbakhch, Pernille Bøyesen, Laura C. Coates, Bo Ejbjerg, Iris Eshed, Violaine Foltz, Kay‐Geert Hermann, Jane Freeston, Siri Lillegraven, Marissa Lassere, Charlotte Wiell, Allen Anandarajah, Anne Duer‐Jensen, Philip O'Connor, Harry K. Genant, Paul Emery, Mikkel Østergaard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVersus ArthritisNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineSynovitisPsoriatic arthritisMagnetic resonance imagingRheumatoid arthritisSubclinical infectionTask (project management)Physical therapyMedical physicsRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The OMERACT Magnetic Resonance Imaging (MRI) Task Force has developed and evolved the psoriatic arthritis MRI score (PsAMRIS) over the last few years, and at OMERACT 10, presented longitudinal evaluation by multiple readers, using PsA datasets obtained from extremity MRI magnets. Further evaluation of this score will require more PsA imaging datasets. As well, due to improved image resolution since the development of the original rheumatoid arthritis MRI scoring system (RAMRIS), the Task Force has worked on semiquantitative assessment of joint space narrowing, and developed a reliable method as a potential RAMRIS addendum, although responsiveness will need to be evaluated. One of the strengths of MRI is the ability to detect subclinical synovitis, so the group worked on obtaining low disease activity/clinical remission datasets from a number of international centers and presented cross-sectional findings. Subsequent longitudinal evaluation of this unique resource will be a major continuing focus for the group.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,301 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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