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Enregistrement W2976015377 · doi:10.4103/eus.eus_57_19

What should be known prior to performing EUS exams? (Part II)

2019· review· en· W2976015377 sur OpenAlexaff
ChristophF Dietrich, Paolo Giorgio Arcidiacono, Barbara Braden, S. Burmeister, Silvia Carrara, MilenaDi Leo, Yi Dong, Pietro Fusaroli, Uwe Gottschalk, AndrewJ Healey, Michael Hocke, Stephan Hollerbach, JulioIglesias Garcia, A Ignee, Christian Jürgensen, Michel Kahaleh, Masayuki Kitano, Rastislav Kunda, Alberto Larghi, Kathleen Möller, Bertrand Napoléon, KofiW Oppong, Maria Chiara Petrone, Adrian Săftoiu, Rajesh Puri, AnandV Sahai, Erwin Santo, Malay Sharma, Assaad Soweid, Siyu Sun, AnthonyYuen Bun Teoh, Peter Vilmann, H Seifert, Christian Jenssen

Notice bibliographique

RevueEndoscopic Ultrasound · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical physicsInformation retrievalComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In "What should be known prior to performing EUS exams, Part I," the authors discussed the need for clinical information and whether other imaging modalities are required before embarking EUS examinations. Herewith, we present part II which addresses some (technical) controversies how EUS is performed and discuss from different points of view providing the relevant evidence as available. (1) Does equipment design influence the complication rate? (2) Should we have a standardized screen orientation? (3) Radial EUS versus longitudinal (linear) EUS. (4) Should we search for incidental findings using EUS?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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