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Enregistrement W2899239607 · doi:10.3899/jrheum.180834

Physical Examination — Still Relevant in Sjögren Syndrome

2018· letter· en· W2899239607 sur OpenAlexvenueno aff
R. Hal Scofield

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicinePhysical examinationRheumatoid arthritisStethoscopeRheumatologyMagnetic resonance imagingInternal medicinePhysical therapyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These days every article requires disclosure of conflicts. And I have one for this editorial — I am a “physical examination” kind of doctor. Surely that is true of almost all rheumatologists because, despite the advances in ultrasound and magnetic resonance imaging, demonstration of the presence of inflammatory arthritis is still largely based on physical examination. And the usefulness of the physical examination is not limited to rheumatology. The techniques developed by René Laennec in part for his newly invented stethoscope (whispered pectoriloquy, egophony, and fremitus) along with the technique developed by Leopold Auenbrugger (percussion)1 are highly sensitive and specific for identifying lung infiltrates and effusions2. A seasoned examiner can diagnose aortic insufficiency more accurately than either M-mode or 2-dimensional echocardiogram3. Thus, the physical examination remains alive and well. Sjögren syndrome (SS) is a common problem, perhaps second only to rheumatoid arthritis among conditions that cause an inflammatory arthritis4. It can be considered an autoimmune epithelitis5, and predominately affects the exocrine organs. In fact, patients with primary SS can be conveniently divided … Address correspondence to Dr. H. Scofield, 825 NE 18th St., Oklahoma City, Oklahoma 73104, USA. E-mail: hal-scofield{at}omrf.ouhsc.edu.

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)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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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