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Enregistrement W2136085913 · doi:10.1371/journal.pmed.1001381

Prognosis Research Strategy (PROGRESS) 3: Prognostic Model Research

2013· review· en· W2136085913 sur OpenAlexafffund
Ewout W. Steyerberg, Karel G.M. Moons, Daniëlle van der Windt, Jill A. Hayden, Pablo Perel, Sara Schroter, Richard D Riley, Harry Hemingway, Douglas G. Altman

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilKeele UniversityCancer Research UKDalhousie UniversityNational Institutes of HealthUniversity of BirminghamUniversity of OxfordNova Scotia Health Research FoundationBritish Heart FoundationUniversity College LondonNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research CouncilVersus ArthritisLondon School of Hygiene and Tropical MedicineNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWellcome TrustCanadian Institutes of Health ResearchQueen Mary University of London
Mots-clésMedicineIntensive care medicineClinical PracticeMEDLINEPrognostic modelManagement scienceFamily medicineOverall survivalInternal medicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prognostic models are abundant in the medical literature yet their use in practice seems limited. In this article, the third in the PROGRESS series, the authors review how such models are developed and validated, and then address how prognostic models are assessed for their impact on practice and patient outcomes, illustrating these ideas with examples.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,007

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 Opus0,622
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,061 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations1 541
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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