Notice bibliographique
Résumé
predicting respiratory outcomes (1, 6).Evaluation of the data from Jensen and colleagues may provide supporting or refuting evidence for this maturational cutoff for defining BPD.We agree that our goal should be to adopt an evidenceinformed or data-driven approach to identify neonates of extremely low gestational age with a future risk of developing pulmonary and neurodevelopmental issues.The critical task for members of the neonatal community is to decide what we aim to achieve in defining BPD.Do we want to identify nearly all children who may develop adverse outcomes (minimum false negatives), do we want to rule out all who may not develop adverse outcomes (minimum false positives), or do we want to settle for a compromise and accept a middle ground?The answer may require careful thinking.We may want to use criteria with minimum false negatives when identifying children for closer surveillance during childhood, to predict and manage respiratory adverse outcomes; use criteria with minimum false positives when testing experimental therapies, to rationalize exposure for many children; and use "compromise" criteria (with acceptable sensitivity and specificity cutoffs) for quality improvement initiatives, benchmarking, and assessing trends.Discussions about these issues need to happen through an international forum and consensus process, as is currently underway via the International Neonatal Consortium (1).Purpose-defined BPD criteria derived from an international consensus process and supported by data are essential for avoiding ongoing confusion and inconsistency.
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 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 | 0,007 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,011 |
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 ».