Assessing the Educational Needs of Canadians with Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Changes in appearance, significant morbidity, and the absence of disease-modifying therapies may lead to psychosocial issues in patients with systemic sclerosis (SSc)1,2,3,4. Limited education may contribute to poor medication adherence5. Education of patients could potentially mediate some of these outcomes2,6 because patient education in rheumatic disease improves self-efficacy and self-management7,8. An Educational Needs Assessment Tool (ENAT) was developed to assess the perceived educational needs of people with rheumatic disease9, and has been validated in patients with SSc10. We used the ENAT to survey a sample of Canadians with SSc to understand their educational need(s) to inform educational initiatives and future research. This project was not deemed to require ethics approval by the Hamilton Integrated Research Ethics Board, and thus written consent was not required. The ENAT questionnaire was posted on the Scleroderma Society of Ontario and Scleroderma Society of Canada social media accounts in August 2017. Patients from 2 clinics were also provided with the online survey link. … Address correspondence to Dr. T. Semalulu, Department of Medicine, Internal Medicine Training Program, McMaster University Medical Centre, Room 1K11, 1200 Main St. West, Hamilton, Ontario L8N 3Z5, Canada. E-mail: teresa.semalulu{at}medportal.ca
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».