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Enregistrement W2793933083 · doi:10.3899/jrheum.171188

Ultrasound: A Potential Tool for Detecting of Fasciitis in Dermatomyositis and Polymyositis

2018· letter· en· W2793933083 sur OpenAlexvenueno aff
Kavish J. Bhansing, Marieke H. Van Rosmalen, Baziel G.M. van Engelen, Piet L. van Riel, Sigrid Pillen, Madelon C Vonk

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDermatomyositisPolymyositisFasciitisEosinophilic fasciitisRheumatologyInterstitial lung diseaseMyositisFasciaConnective tissue diseaseInternal medicinemyalgiaDermatologyPathologySurgeryAutoimmune diseaseDiseaseLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: We read with interest the article by Noda, et al regarding the presence of fasciitis among patients with dermatomyositis (DM) and polymyositis (PM) and the association with myalgia1. The authors used histopathologically proven fasciitis cases to assess associations with clinical variables such as myalgia, muscle weakness, serology, interstitial lung disease, and malignancy. Previously, we have assessed fascia thickness of the proximal muscles deltoid, vastus lateralis, and rectus femoris using muscle ultrasound (US) in 12 patients with DM or PM2. By comparison with healthy controls, we found a significant 2-fold increased fascia … Address correspondence to Dr. K.J. Bhansing, Radboud University Medical Center, Rheumatology, Geert Grooteplein 8, Nijmegen, 6500HB, the Netherlands. E-mail: k.bhansing{at}reuma.umcn.nl

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0120,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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