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Enregistrement W2944397478 · doi:10.15353/cjo.79.290

Dry Eye Diseases and Ocular Surgery: Practical Guidelines for Canadian Eye Care Practitioners

2017· article· en· W2944397478 sur OpenAlexaffvenueabout
Paul Karpecki, C. Lisa Prokopich, Louis Racine, Etty Bitton, Barbara Caffery, Paul Harasymowycz, Langis Michaud, Victor Pegado, Jean-Sébastien Dufour, Paul Neumann, John Ashkenas

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of optometry/CJO. Canadian journal of optometry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaNorth Toronto Eye CareUniversité de MontréalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEye careDiseaseEye surgeryOptometrySurgeryIntensive care medicineGeneral surgeryOphthalmologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2014, the Canadian Dry Eye Disease Consensus Panel published Guidelines for screening, diagnosis and management of dry eye diseases (DED). These did not address the implications of DED for individuals who are being considered for or have recently undergone ocular surgery. DED is common in certain surgical cohorts, and the perisurgical setting poses specific challenges, both because surgery can complicate preexisting DED and because symptomatic and non-symptomatic DED place the patient at risk of poor surgical outcomes. The Consensus Panel has developed this Addendum to the 2014 Guidelines to offer guidance on DED care before and after ocular surgery.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,351 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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