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Enregistrement W2290436399 · doi:10.1016/j.ijwd.2015.12.002

Developing classification criteria for discoid lupus erythematosus: an update from the World Congress of Dermatology 2015 meeting

2016· review· en· W2290436399 sur OpenAlexaff
Scott A. Elman, Filippa Nyberg, Fukumi Furukawa, Mark Goodfield, Minoru Hasegawa, Branka Marinović, Jacek C. Szepietowski, Jan Dutz, Victoria P. Werth, Joseph F. Merola

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Women’s Dermatology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscoid lupus erythematosusDermatologyMedicineCutaneous Lupus ErythematosusDelphi methodDelphiLupus erythematosusMedical physicsFamily medicineImmunologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, no standardized classification criteria exist for cutaneous lupus erythematosus. With increased interest in studying cutaneous lupus erythematosus, specifically discoid lupus erythematosus, it is our aim to apply previously adopted methods from rheumatology to dermatologic diseases to develop feasible, validated, and standardized classification criteria useful in both academic and community practice. Here we report the progress to date to define discoid lupus erythematosus using clinical, histopathologic, and serologic features by means of a Delphi method-using a series of iterative questionnaires sent to expert stakeholders. We present specific updates from the World Congress of Dermatology 2015 meeting, at which a nominal group of expert stakeholders met to discuss the results of round 1 of the Delphi process to further clarify and harmonize specific classification items for inclusion into round 2.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0170,011
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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