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Enregistrement W2954507107 · doi:10.3899/jrheum.190118

Proceedings of the 2018 GRAPPA Collaborative Research Network Meeting

2019· article· en· W2954507107 sur OpenAlexaffvenue
Deepak R. Jadon, Vinod Chandran, Alexis Ogdie, Stephen R. Pennington, Carmel B. Stober, Dafna D. Gladman, Maarten de Wit, Denis O’Sullivan, Philip J. Mease, April W. Armstrong, Kristina Callis Duffin, Conor Magee, Philip Helliwell, Christopher T. Ritchlin, Oliver FitzGerald

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriatic arthritisMedicinePsoriasisPredictive valueGrant fundingMedical physicsInternal medicineLibrary scienceComputer scienceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA)-Collaborative Research Network (CRN) intends to launch and secure funding for 3 pilot projects related to psoriatic disease, psoriatic arthritis (PsA), and cutaneous psoriasis (PsC). The first pilot project, a PsA Biomarkers for Joint Damage (BioDAM) pilot, will seek to determine the independent predictive ability of serum biomarkers for joint damage in PsA. The second pilot project will aim to identify predictors of the development of PsA among patients with PsC. The third pilot project will aim to identify biomarkers that predict treatment response in PsA and PsC. These pilot projects will prompt the development of clinical protocols to operate across participating centers, lead to the development of standard operating procedures for the collection and transport of biosamples across international borders, and begin to establish administrative and managerial structures for the CRN. The CRN hopes that the successful completion and research outputs of these 3 pilot projects will demonstrate the CRN's value to prospective collaborators and sponsors and thereby secure sustainable longterm funding.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1070,048

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,286 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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