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Enregistrement W2341054551 · doi:10.2217/pmt.16.8

Reporting on Work-Related Low Back Pain: Data Sources, Discrepancies and The Art of Discovering Truths

2016· article· en· W2341054551 sur OpenAlexafffund
Xiangning Fan, Sebastian Straube

Notice bibliographique

RevuePain Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Coding (social sciences)Work (physics)Data collectionAggregate dataProductivityBack painLow back painAlternative medicineSocial scienceEngineeringEconomicsSociologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Work-related pain is unique in the pain context as it is, in theory, tied to one or more workplace activities and is therefore preventable. Back pain is a leading cause of lost workplace productivity, absence from work and reduced quality of life. Aggregate estimates of the work-related contribution to the overall burden of back pain vary, which may reflect incomplete reporting, inconsistency in data collection and coding between studies and jurisdictions, or, alternatively, genuine differences between occupational groups and countries. It is therefore important for researchers, policy analysts and program development personnel in the fields of pain medicine and occupational medicine to have a thorough understanding of the appropriate use and inherent limitations of the data sources which report on this topic.

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)0,501
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,812
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5010,812
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0190,029
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0130,015
Science ouverte0,0070,012
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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