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Enregistrement W2164259989 · doi:10.3899/jrheum.131085

Update on the OMERACT Magnetic Resonance Imaging Task Force: Research and Future Directions

2013· article· en· W2164259989 sur OpenAlexvenueno aff
Philip G. Conaghan, Fiona M. McQueen, Paul Bird, Charles Peterfy, Espen A. Haavardsholm, Frédérique Gandjbakhch, Iris Eshed, I.K. Haugen, Siri Lillegraven, Uffe Møller Døhn, Bo Ejbjerg, Violaine Foltz, Laura C. Coates, Pernille Bøyesen, Kay‐Geert Hermann, Jane Freeston, Marissa Lassere, Philip O’Connor, Paul Emery, Harry K. Genant, Mikkel Østergaard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVersus ArthritisNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineTask forceMagnetic resonance imagingTask (project management)Nuclear magnetic resonanceMedical physicsNuclear medicineRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic resonance imaging (MRI) provides an important biomarker across a range of rheumatological diseases. At the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) 11 meeting, the MRI task force continued its work of developing and improving the use of MRI outcomes for use in clinical trials. The breadth of pathology in the Rheumatoid Arthritis MRI Score has been strengthened with further work on the development of a joint space narrowing score, and a series of exercises presented at OMERACT 11 demonstrated good reliability and construct validity for this assessment. Understanding the importance of residual inflammation after RA treatment remains a major focus of the group's work. Analyses were presented on defining the level of synovitis (using MRI scores of a single hand) that would predict absence of erosion progression. The development of the OMERACT Hand Osteoarthritis MRI score has continued with substantial work presented on its iterative development, including pathology definition, scaling, and subsequent reliability of the score. Optimizing the role of MRI as a robust biomarker and surrogate outcome remains a priority for this 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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,011

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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