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Enregistrement W2337165183 · doi:10.1097/pep.0000000000000226

2015 Section on Pediatrics Knowledge Translation Lecture

2015· article· en· W2337165183 sur OpenAlexaff
Rose Marie Rine, Elizabeth Dannenbaum, Joanne S. Szabo

Notice bibliographique

RevuePediatric Physical Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensJewish Rehabilitation HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionKnowledge translationVestibular systemMedicinePopulationIncidence (geometry)PsychologyVestibular function testsPhysical medicine and rehabilitationAudiologyComputer sciencePsychiatryKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Key Points: Until recently, the incidence and effect of vestibular system impairments in children has been grossly underidentified and thus not addressed. Because of incidence reports (approximately 10% of the US population younger than 21 years) and evidence of the efficacy of evaluation methods and interventions, researchers and clinicians are focusing on development of optimal interventions to enhance function, thus minimizing the negative effect of vestibular hypofunction on reading, motor development, and postural control. However, research progress has been slow. How can clinicians and researchers collaborate so that (1) vestibular deficits and related impairments can be identified in children, and (2) optimal interventions can be identified and implemented so that children with peripheral and/or central vestibular dysfunction can benefit? Summary: Our participation in knowledge translation is presented, to include discussion of possible barriers, challenges, and opportunities for facilitating collaboration and joint efforts of clinical and research practice. The authors illustrate how clinicians and researchers can collaborate to identify vestibular deficits and related impairments and optimal interventions so that children with peripheral and/or central vestibular dysfunction can benefit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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