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Enregistrement W2747425848 · doi:10.1136/practneurol-2017-001727

Fundus fluorescein angiography in Susac’s syndrome

2017· editorial· en· W2747425848 sur OpenAlexaboutno aff
Gavin L Reynolds, Kevin Talbot, Srilakshmi M. Sharma

Notice bibliographique

RevuePractical Neurology · 2017
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Optic Conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFundus fluorescein angiographyFluoresceinFluorescein angiographyOphthalmologyFundus (uterus)MedicineRetinalFluorescenceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 41-year-old woman was diagnosed with Susac’s syndrome in 2012, having presented with confusion, headache, hearing loss and retinal arteriolar occlusions. Her MR scan of the brain showed several T2 hyperintensities in the corpus callosum and she was treated with cyclophosphamide. She was admitted 3 years later with a 4-week history of cognitive deterioration and visual loss, but with no new MR brain scan changes. Her Montreal Cognitive Assessment (MoCA) had fallen from a baseline of 22/30 to 16/30, while her Snellen central visual acuity had fallen from 6/6 bilaterally to 6/24 in the right eye and 6/36 in the left eye. Retinal photography and fundus fluorescein angiography showed bilateral, superotemporal branch retinal artery occlusions with macular ischaemia (figures 1 and 2). Figure 1 Colour retinal image of the right eye (Optomap) showing pallor and nerve fibre layer swelling due to retinal ischaemia within the distribution of the superotemporal …

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0100,004
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,348
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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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