Gestion des patients à risque de dégénérescence maculaire liée à l'âge : une stratégie canadienne
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Élaborer une stratégie consensuelle pour la gestion des patients à risque de dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA) à l’intention des ophtalmologistes, optométristes et médecins du Canada. Méthodes : L’élaboration d’une stratégie consensuelle a débuté avec la recension des textes et un examen des lignes directrices existantes. Un groupe de spécialistes de la rétine, d’ophtalmologistes et d’optométristes provenant d’un bout à l’autre du Canada a évalué cette information probante pour distiller ce qui a été appris et utiliser ces connaissances comme point de départ pour l’élaboration d’une stratégie consensuelle pour la gestion des patients à risque de DMLA. Résultats : Le groupe d’experts a élaboré une série de recommandations à l’intention des fournisseurs de soins oculovisuels (p. ex., ophtalmologistes, optométristes) et médecins du Canada pour l’adoption d’une stratégie préventive dans le cas des patients à risque de DMLA. Interprétation : La présente stratégie consensuelle est une ligne directrice pratique qui peut être adoptée dans un bureau pour gérer les patients à risque de DMLA et pour informer les patients qui ont des questions ou des préoccupations relatives à la DMLA.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».