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Enregistrement W2556622352 · doi:10.1111/ajt.14112

The XIIIth Banff Conference on Allograft Pathology: The Banff 2015 Heart Meeting Report: Improving Antibody-Mediated Rejection Diagnostics: Strengths, Unmet Needs, and Future Directions

2016· article· en· W2556622352 sur OpenAlexafffund
Patrick Bruneval, Annalisa Angelini, Dylan Miller, Luciano Potena, Alexandre Loupy, Adriana Zeevi, Elaine F. Reed, Duska Dragun, N.L. Reinsmoen, R. Neal Smith, Lori J. West, S. Tebutt, Thomas Thum, Mark Haas, Michael Mengel, P. Revelo, Marny Fedrigo, J.P. Duong Van Huyen, Gerald J. Berry

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchRenal Pathology SocietyAlexion PharmaceuticalsAstellas PharmaRoche Organ Transplant Research FoundationUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineImmunologyPathologyIntensive care medicineMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 13th Banff Conference on Allograft Pathology was held in Vancouver, British Columbia, Canada from October 5 to 10, 2015. The cardiac session was devoted to current diagnostic issues in heart transplantation with a focus on antibody-mediated rejection (AMR) and small vessel arteriopathy. Specific topics included the strengths and limitations of the current rejection grading system, the central role of microvascular injury in AMR and approaches to semiquantitative assessment of histopathologic and immunophenotypic indicators, the role of AMR in the development of cardiac allograft vasculopathy, the important role of serologic antibody detection in the management of transplant recipients, and the potential application of new molecular approaches to the elucidation of the pathophysiology of AMR and potential for improving the current diagnostic system. Herein we summarize the key points from the presentations, the comprehensive, open and wide-ranging multidisciplinary discussion that was generated, and considerations for future endeavors.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0130,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,280 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations56
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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