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Enregistrement W2895856331 · doi:10.1093/rheumatology/key273.061

R11 Understanding juvenile dermatomyositis from a young person’s perspective

2018· article· en· W2895856331 sur OpenAlexaff
Polly Livermore, Suzy Gray, Kathleen Mulligan, Jennifer Stinson, Lucy R. Wedderburn, Faith Gibson

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenile dermatomyositisMedicinePerspective (graphical)DermatomyositisJuvenileDermatologyGeneticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Juvenile dermatomyositis (JDM) is a rare, potentially life threatening condition. Beginning with mild fatigue and weakness, the condition can occur at any age, and currently there is no known cure. Some children and young people can experience fluctuations between remission and relapse throughout their childhood, into adolescence and beyond. There is very little evidence about the psychological impact this condition has on children and young people, and none that has asked them directly. However, through experience from clinical practice and conversations with those affected, we know the effects can be profound. The aim of this study was to identify the lived experience of children and young people between the ages of 8 and 19 years of age diagnosed with JDM. This study constitutes the first part of a larger mixed-methods study. Methods: Ethical approval was gained to interview children and young people who were enrolled in a wider cohort study. Young people were interviewed either using creative arts based methods, such as drawing on a body map and parallel discussion, or with a standard verbal interview. Young people were asked: “What it is like to have JDM?” Further questions were used to probe or add clarity. Interviews took place when attending the inpatient ward or clinic of a tertiary specialist rheumatology centre or during a specially arranged home visit.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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