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Enregistrement W2299679120 · doi:10.14288/1.0045274

Triple-marker screening in British Columbia : current practice, future options : final report made to the Minister's Advisory Council on Women's Health

2014· article· en· W2299679120 sur OpenAlexaboutno aff
Kenneth Bassett, Patricia M. Lee, C. J. Green, Lisa Mitchell, Hana Sroka, Rohinee Lal, Robin Hanvelt, Arminée Kazanjian, Garry Fletcher

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceAdvisory committeePublic administrationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this review is to examine maternal serum triple-marker screening (TMS) for fetuses with Down syndrome, other chromosomal abnormalities, and spina bifida, in the British Columbia context. Evaluation is both qualitative, addressing the personal and social significance of TMS, and quantitative, assessing effectiveness and cost. The review is organized around the evaluation of four possible options for funding TMS. The first three options are in essence variations on current TMS practice in the province. A fourth option adds co-ordination of TMS, that is, provision, standardization, evaluation, and education throughout the province. In the interest of clarity, the options are discussed as much as possible in relation to Down syndrome, the most common condition traced through TMS. The review has been conducted with particular attention to the interests of groups who may in some respects be seen as vulnerable, women during pregnancy and members of the Down syndrome community; and also to the concerns of TMS providers. The issues examined are those relevant to large-scale population screening of women considered at low pre-test risk of carrying an affected fetus. Not addressed are issues of particular relevance to women identified as being at high pre-test risk owing to individual or family history of affected births.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,228 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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