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Enregistrement W2969972928 · doi:10.1164/rccm.201907-1334le

The Controversies and Difficulties of Diagnosing Primary Ciliary Dyskinesia

2019· letter· en· W2969972928 sur OpenAlexaff
Amelia Shoemark, Bruna Rubbo, Eric G. Haarman, Robert A. Hirst, Claire Hogg, Claire Jackson, Kim G. Nielsen, Jean‐François Papon, Philip Robinson, Woolf T. Walker, Jane S. Lucas

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPrimary ciliary dyskinesiaMedicineGuidelineDyskinesiaMedical diagnosisTask forcePrimary careIntensive care medicinePediatricsPathologyFamily medicineBronchiectasisInternal medicineLungDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We welcome the correspondence from Lavie and Amirav (1), highlighting the difficulties diagnosing primary ciliary dyskinesia (PCD) and the role of high-speed video analysis (HSVA). As members of the European Respiratory Society (ERS) PCD Diagnostic Task Force (2) and/or large PCD Centres, we agree that HSVA has an important role that is not recognized by the American Thoracic Society (ATS) PCD Diagnostic Guideline (3). This risks a large proportion of false-negative “missed” diagnoses and a sizable number of false-positive cases; we make additional important observations.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,201
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,201
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,002
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0130,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,009

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,293 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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