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Enregistrement W2992711696 · doi:10.1097/nnr.0000000000000410

Neuroimaging Methods for Nursing Science

2019· review· en· W2992711696 sur OpenAlex
Sebastian Atalla, Laura Beth Kalvas, Jenna Campbell, Alison R. Anderson, Ronald L. Cowan, Kathy Wright, Angela Humbel, Todd B. Monroe

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNursing Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Institute on Aging
Mots-clésNeuroimagingModalitiesMedical imagingModality (human–computer interaction)Magnetic resonance imagingPsychologyMedicineRadiologyComputer scienceNeuroscienceSociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since the inception of magnetic resonance imaging, thousands of studies have appeared in the literature reporting on multiple imaging techniques. However, there is a paucity of neuroimaging research programs developed by nurse scientists. OBJECTIVES: The purpose of this article is to introduce the nurse scientist to complex neuroimaging methods with the ultimate goal of creating impetus for future use of brain imaging in nursing research. METHODS: This article reviews common neuroimaging methods, presents vocabulary frequently used in neuroimaging work, provides information on access to resources in neuroimaging education, and discusses considerations for use of neuroimaging in research. RESULTS: Ten imaging modalities are reviewed, including structural and functional magnetic resonance imaging, computed tomography, positron emission tomography, and encephalography. DISCUSSION: Choosing an imaging modality for research depends on the nature of the research question, needs of the patient population of interest, and resources available to the novice and seasoned nurse scientist. Neuroimaging has the potential to innovate the study of symptom science and encourage interdisciplinary collaboration in research.

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.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
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 enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,857
Tête enseignante GPT0,819
Écart entre enseignants0,038 · 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