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Enregistrement W2919280075 · doi:10.1167/iovs.18-25955

IMI – Clinical Myopia Control Trials and Instrumentation Report

2019· review· en· W2919280075 sur OpenAlexaff
James S. Wolffsohn, Pete Kollbaum, David A. Berntsen, David A. Atchison, Alexandra Benavente-Pérez, Arthur Bradley, Hetal Buckhurst, Michael J. Collins, Takashi Fujikado, Takahiro Hiraoka, Masakazu Hirota, Debbie Jones, Nicola S. Logan, Linda Lundström, Hidemasa Torii, Scott A. Read, Kovin Naidoo

Notice bibliographique

RevueInvestigative Ophthalmology & Visual Science · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInstrumentation (computer programming)Clinical trialRefractive errorOptometryOphthalmologyMedical physicsPhysical therapyEye diseaseComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evidence-basis based on existing myopia control trials along with the supporting academic literature were reviewed; this informed recommendations on the outcomes suggested from clinical trials aimed at slowing myopia progression to show the effectiveness of treatments and the impact on patients. These outcomes were classified as primary (refractive error and/or axial length), secondary (patient reported outcomes and treatment compliance), and exploratory (peripheral refraction, accommodative changes, ocular alignment, pupil size, outdoor activity/lighting levels, anterior and posterior segment imaging, and tissue biomechanics). The currently available instrumentation, which the literature has shown to best achieve the primary and secondary outcomes, was reviewed and critiqued. Issues relating to study design and patient selection were also identified. These findings and consensus from the International Myopia Institute members led to final recommendations to inform future instrumentation development and to guide clinical trial protocols.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,297
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations188
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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