MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2401090187 · doi:10.1016/s2214-109x(16)30045-6

Level of evidence of verbal autopsy – Authors' reply

2016· letter· en· W2401090187 sur OpenAlexaff
Usha Ram, Rajesh Dikshit, Prabhat Jha

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Global Health ResearchSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerbal autopsyAutopsyMedicinePsychologyPathologyCause of death

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the 60 million annual global deaths occur in low-income and middle-income countries and most of these occur without medical attention at the time of death, hence the causes of death are unknown.1 Thus, alternative systems are needed to measure causes of death especially to understand nationally representative patterns of deaths.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,395
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,395
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0250,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,019

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 Opus0,306
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,151 · 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
GenreCommentaire

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

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Global HealthMême sujetEmergency and Acute Care StudiesTravaux en français237 207