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Enregistrement W2557734437 · doi:10.15200/winn.148033.37447

Science AMA Series: I’m Dr. Dean Elterman, a urologic surgeon at the University Health Network in Toronto. My clinic and research focus are on men’s health, urinary health in both men and women, and prostate health. AMA!

2016· dataset· en· W2557734437 sur OpenAlexaboutno aff
HarvardChanSPH, r Science

Notice bibliographique

RevueThe Winnower · 2016
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpouseHealth careMedicinePsychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hi Reddit! I’m Dr. Dean Elterman, a urologic surgeon at the University Health Network in Toronto. My focus on urology and its related diseases has led me to look more closely at how this field fits with overall male health. I’ve published research showing how the urologic community has a leading role to play in helping define the health issues that face men in the 21st century and improving their health outcomes and mortality rates. There are many factors such as ‘masculine identity’, social determinants and even the Y-chromosome itself that affect men’s health and longevity, and we’ve seen the evidence that up to 80 per cent of men refuse to see a physician until they are convinced by a spouse or partner to do so. The science and medical communities need to find ways to overcome these barriers so men can achieve good health, and one of those ways is through awareness and open discussion which is why I’m excited to host today’s AMA on what you need to know about your prostate health. Information about prostate health has changed a lot over the years. I’m happy to answer your questions about enlarged prostate, prostate cancer, the traditional and new treatments that exist for both, and when to consider having prostate health conversations with your healthcare practitioner. Note that I’m not able to provide medical advice online, but can point you in the direction of valuable online resources. I am live now and answering your questions– Ask me anything! AMA! Thanks very much for your thoughtful questions and for this important discussion. I am now done my AMA session - apologies if I didn’t get to answer your question and thank you for participating! To learn more about my research at the Krembil Research Institute and University of Toronto, [please click here] (https://uofturology.ca/directory/faculty/elterman-dean/). You can read other research I’ve worked on about how men’s health fits with urologic health here.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2460,096

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,326 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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