Proceedings of the 2017 GRAPPA Collaborative Research Network Meeting
Notice bibliographique
Résumé
The Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) Collaborative Research Network (CRN) is an endeavor that aims to address gaps in the knowledge of the etiopathogenesis and management of psoriatic disease by best using the large community of experienced investigators who are already collecting rich clinical phenotype data and biologic samples using validated techniques. Exemplar rheumatology and dermatology projects will inform strategies to implement the CRN, while input and funding from government organizations, charities, and industry will shape the CRN. The key immediate priorities to establish the CRN are discussed herein and include (1) strategies for building infrastructure to collect and store biosamples and associated clinical data, (2) best practices for sample collection and storage, (3) approaches to engage the GRAPPA community of investigators and industry to collaborate most effectively on shared priorities, and (4) agreement on a funding strategy. The following 4 CRN candidate flagship research areas were identified: (1) predictors of treatment response in psoriatic arthritis (PsA) and cutaneous psoriasis (PsC) to permit personalized and stratified medicine approaches; (2) predictors of structural damage and disease severity, linking with the existing PsA BioDAM project; (3) predictors of PsC progressing to PsA to enable earlier intervention and possibly halt progression to PsA; and (4) comorbidity prevalence and effect on clinical outcomes in psoriatic disease. The collaboration and momentum provided by a GRAPPA-CRN will offer more than the sum of its individual contributing centers. A CRN will permit high-quality research that can more effectively address questions pertinent to patients, clinicians, scientists, industry, and governments.
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,117 | 0,059 |
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 ».