Notice bibliographique
Résumé
SIR—We thank Dr Chalcroft for his comments relating to our paper [3]. The categories of the Reported Edmonton Frail Scale (REFS) to determine frail and non-frail patients were reported under the sub-heading of ‘Data Analysis’ in the Methods section of the paper. The cut-off scores to determine frailty remained the same as those used in the original Edmonton Frail Scale [4] with not frail (0–5) and apparently vulnerable (6–7) making up the ‘non-frail’ group and the mildly frail (8–9), moderately frail (10–11) and severely frail (12+) making up the ‘frail’ group. The groups were combined in order to maximise the power of the data to find differences, particularly when undertaking survival analysis to determine key outcomes (stroke, haemorrhage, death). The concept of frailty is a hotly debated area. Although its use for identifying vulnerable patients is unquestioned, a clear definition that captures the social, physical and psychological changes associated with frailty has not been developed yet. The multidimensional nature of frailty and the struggle to untangle it from other concepts such as disability and comorbidity make the development of a scale to measure the syndrome a difficult task [1]. However, in order to investigate frailty and its influence on patient management, studies are restricted to using currently available definitions.
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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 | 0,002 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,023 |
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 ».