Canadian Rheumatology Association Meeting Fairmont The Queen Elizabeth Montreal, Quebec, Canada February 27 – March 2, 2019
Notice bibliographique
Résumé
The 73rd Annual Meeting of The Canadian Rheumatology Association was held at the Fairmont The Queen Elizabeth, Montreal, Quebec, Canada February 27 – March 2, 2019. The program consisted of presentations covering original research, symposia, awards, and lectures. Highlights of the meeting include the following 2019 Award Winners: Distinguished Rheumatologist, Edward Keystone; Distinguished Investigator, Diane Lacaille; Teacher-Educator, Shirley Tse; Emerging Investigator, Glen Hazlewood; Best Abstract on SLE Research by a Trainee – Ian Watson Award, Alexandra Legge; Best Abstract on Clinical or Epidemiology Research by a Trainee – Phil Rosen Award, Lauren King; Best Abstract on Basic Science Research by a Trainee, Remy Pollock; Best Abstract for Research by an Undergraduate Student, Andrea Carboni-Jimènez; Best Abstract on Research by a Rheumatology Resident, May Choi; Best Abstract by a Medical Student, Leonardo Calderon; Best Abstract by a Post-Graduate Research Trainee, Carolina Munoz-Grajales; Best Abstract by a Rheumatology Post-Graduate Research Trainee, Andre Luquini; Best Abstract on Quality Care Initiatives in Rheumatology, Cheryl Barnabe and Ines Colmegna; Best Abstract on Research by Young Faculty, Bindee Kuriya; Practice Reflection Award, Gold, Jason Kur; Practice Reflection Award, Silver, May Choi. Lectures and other events included Keynote Lecture by Andre Picard: Quirky Past, Uncertain Future: The State of Medicare in Canada; Keynote Address by Diane Lacaille, Distinguished Investigator Awardee: Time to Re-Label Comorbidities in RA – Coexisting or Complications; State of the Art Lecture by Mark Roberts: Myositis and its Mimics; Dunlop-Dottridge Lecture by Gilles Boire: The 4-H of Biomarkers in Arthritis: A lot of Help, Potential Harm, Some Hype, Increasing Hope; and the Great Debate: Be it Resolved that Competency-based Medical Education will Result in Improved Quality of Care for Patients vs the “Old Way” of Training Rheumatologists. Arguing for: Mercedes Chan and Marie-Paule Morin, and against: Beth Hazel and Heather McDonald-Blumer. Topics including rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematosus, systemic sclerosis, Sjögren syndrome, psoriatic arthritis, spondyloarthritis, vasculitis, osteoarthritis, fibromyalgia, and their respective diagnoses, treatments, and outcomes are reflected in the abstracts, which we are pleased to publish in this issue of The Journal .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».