Notice bibliographique
Résumé
We have previously written about ‘denominator fallacy’ and its importance in the way that we report and interpret results, especially for endovascular treatment of acute stroke.1 In most studies, the number of patients going for endovascular thrombectomy (EVT) is taken as the denominator and the number of these patients achieving a modified Rankin Scale (mRS) of 0–2 as the numerator. The number of patients taken for EVT is dependent on the overall set-up, the view of the interventionalists, economic considerations (in some jurisdictions), imaging criteria, and clinical criteria. Of these, imaging criteria probably play a key role: the more stringent the imaging criteria (taking only patients with a very small core, etc), the smaller the number of patients who will go for EVT and the higher the likelihood of good clinical outcome (as a percentage of patients undergoing EVT). However, the more stringent the criteria, the smaller the overall impact of the treatment on the population as a whole. I used examples to illustrate this concept in a previous editorial. However, let us take this line of reasoning a step further. We know that time is brain and that infarcts grow during the hyperacute phase. At time zero after onset of symptoms, the size of the infarct core is zero. At 24 hours after onset, most infarcts are fully grown. …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».