CHRODIS criteria applied to the MASK (MACVIA-ARIA Sentinel NetworK) Good Practice in allergic rhinitis: a SUNFRAIL report
Notice bibliographique
Résumé
A Good Practice is a practice that works well, produces good results, and is recommended as a model. MACVIA-ARIA Sentinel Network (MASK), the new Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma (ARIA) initiative, is an example of a Good Practice focusing on the implementation of multi-sectoral care pathways using emerging technologies with real life data in rhinitis and asthma multi-morbidity. The European Union Joint Action on Chronic Diseases and Promoting Healthy Ageing across the Life Cycle (JA-CHRODIS) has developed a checklist of 28 items for the evaluation of Good Practices. SUNFRAIL (Reference Sites Network for Prevention and Care of Frailty and Chronic Conditions in community dwelling persons of EU Countries), a European Union project, assessed whether MASK is in line with the 28 items of JA-CHRODIS. A short summary was proposed for each item and 18 experts, all members of ARIA and SUNFRAIL from 12 countries, assessed the 28 items using a Survey Monkey-based questionnaire. A visual analogue scale (VAS) from 0 (strongly disagree) to 100 (strongly agree) was used. Agreement equal or over 75% was observed for 14 items (50%). MASK is following the JA-CHRODIS recommendations for the evaluation of Good Practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».