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Enregistrement W2799593202 · doi:10.1016/j.clinph.2018.04.614

Implementing Motor Unit Number Index (MUNIX) in a large clinical trial: Real world experience from 27 centres

2018· article· en· W2799593202 sur OpenAlexaff
Christoph Neuwirth, Nathalie Braun, Kristl G. Claeys, Robert C. Bucelli, Christina Fournier, Mark B. Bromberg, Susanne Petri, Stephan Goedee, Timothée Lenglet, Ron Leppanen, Antonio Canosa, Ira Goodman, Muhammad Al‐Lozi, Takuya Ohkubo, Annemarie Hübers, Nazem Atassi, Agessandro Abrahão, Andreas Funke, M. Appelfeller, A. Tümmler, Eoin Finegan, Jonathan D. Glass, Suma Babu, Shafeeq Ladha, Olga Kwast‐Rabben, Raúl Juntas‐Morales, Amina Coffey, Vinay Chaudhry, Tuan Vu, Chow Saephanh, Colleen Newhard, Marion Zakrzewski, Esther Rosier, Nancy Hamel, Divisha Raheja, Jesper Raaijman, Toby A. Ferguson, Markus Weber

Notice bibliographique

RevueClinical Neurophysiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesMerz PharmaceuticalsEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchBiogen
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisPhysical medicine and rehabilitationBicepsPhysical therapyIntraclass correlationCoefficient of variationPsychologyMotor unitMedicineInternal medicineStatisticsPsychometricsNeuroscienceMathematicsDiseaseDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,321 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations64
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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