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Enregistrement W2761413624 · doi:10.1093/rheumatology/key075.484

260 Globalisation of Paediatric Musculoskeletal Matters (PMM)

2018· article· en· W2761413624 sur OpenAlexaff
Nicola Smith, Sharmila Jandial, Ruth Wyllie, Christine English, Barbara Davies, Raju Khubchandani, Mercedes Chan, Jane Munro, Virgínia Paes Leme Ferriani, Cláudia Saad Magalhães, Ricardo Russo, Jacqueline Yan, Christiaan Scott, Sirirat Charuvanij, Khulood Khawaja, Jelena Vojinović, Tim Rapley, Helen Foster

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlobalizationPhysical therapyIntensive care medicineMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Paediatric musculoskeletal matters (PMM-www.pmmonline.org) is a free, evidence-based and peer reviewed open e-resource for paediatric musculoskeletal (MSK) medicine targeting non-MSK specialists. Since launch (Nov-2014) PMM has reached 190 countries with >78,000 users, >244,500 hits. Users who have declared their training background on the website are mainly non-MSK specialists. Feedback from users has requested further content to reflect international healthcare systems. PMM India was developed in collaboration with the Indian Academy of Paediatrics (IAP; Sept-2015, >3,700 users, 16,000 hits to date) and showcases successful partnership with local clinicians in developing PMM with local context. Further ‘internationalisation’ is now ongoing with additional global partners to develop PMM International. Here, we describe the process for international development. Methods: Paediatric rheumatologists in 11 countries around the world were approached to peer-review and identify additional PMM content to reflect paediatric MSK medicine in their health care systems (e.g., case mix, clinical presentations, care pathways), with a focus on knowledge relevant for non-MSK specialists. New content was developed by local teams identified by the paediatric rheumatologist(s) who then collated and provided expert overview before submission for editorial review. All contributions were provided in English. Additional cases and images were included with appropriate consent.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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