Case Definitions, Diagnostic Algorithms, and Priorities in Encephalitis: Consensus Statement of the International Encephalitis Consortium
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Encephalitis continues to result in substantial morbidity and mortality worldwide. Advances in diagnosis and management have been limited, in part, by a lack of consensus on case definitions, standardized diagnostic approaches, and priorities for research. METHODS: In March 2012, the International Encephalitis Consortium, a committee begun in 2010 with members worldwide, held a meeting in Atlanta to discuss recent advances in encephalitis and to set priorities for future study. RESULTS: We present a consensus document that proposes a standardized case definition and diagnostic guidelines for evaluation of adults and children with suspected encephalitis. In addition, areas of research priority, including host genetics and selected emerging infections, are discussed. CONCLUSIONS: We anticipate that this document, representing a synthesis of our discussions and supported by literature, will serve as a practical aid to clinicians evaluating patients with suspected encephalitis and will identify key areas and approaches to advance our knowledge of encephalitis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,149 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».