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Enregistrement W2964824459 · doi:10.3389/fphys.2019.01063

CoDysAn: A Telemedicine Tool to Improve Awareness and Diagnosis for Patients With Congenital Dyserythropoietic Anemia

2019· article· en· W2964824459 sur OpenAlexfundno aff
Cristian Tornador, Edgar Sánchez-Prados, Beatriz Cadenas, Roberta Russo, Veronica Venturi, Immacolata Andolfo, Inés Hernández‐Rodríguez, Achille Iolascon, Mayka Sánchez

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of VictoriaInstitut de Recerca contra la Leucèmia Josep CarrerasFundación Ramón Areces
Mots-clésAnemiaMedicineTelemedicinePediatricsBioinformaticsInternal medicineHealth careBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital Dyserythropoietic Anemia (CDA) is a heterogeneous group of hematological disorders characterized by chronic hyporegenerative anemia and distinct morphological abnormalities of erythroid precursors in the bone marrow. In many cases, a final diagnosis is not achieved due to different levels of awareness for the diagnosis of CDAs and lack of use of advanced diagnostic procedures. Researchers have identified five major types of CDA: types I, II, III, IV and X-linked dyserythropoietic anemia and thrombocytopenia (XLDAT). Proper management in CDA is still unsatisfactory, as the different subtypes of CDA have different genetic causes and different but overlapping patterns of signs and symptoms. For this reason, we developed a new telemedicine tool that will help doctors to achieve a faster diagnostic for this disease. Using open access code, we have created a responsive webpage named CoDysAn (Congenital Dyserythropoietic Anemia) that includes practical information for CDA awareness and a step-by-step diagnostic tool based on a CDA algorithm. The site is currently available in four languages (Catalan, Spanish, Italian and English). This telemedicine webpage is available at http://www.codysan.eu

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,009

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreLogiciel

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

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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