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Enregistrement W3004663168 · doi:10.1097/tp.0000000000003160

Proceedings of the 25th Annual Congress of the International Liver Transplantation Society

2020· review· en· W3004663168 sur OpenAlexaffabout
Ryan Chadha, Eléonora De Martin, Gökhan Kabaçam, Varvara A. Kirchner, Marit Kalisvaart, Nicolás Goldaracena, Tomohiro Tanaka, Michael Spiro, Gonzalo Sapisochín, Carmen Vinaixa, Amelia J. Hessheimer, Isabel Campos‐Varela, Ashwin Rammohan, Young‐In Yoon, David W. Victor, Irene Scalera, Albert Chan, Prashant Bhangui

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiver transplantationVanguardTransplantationMultidisciplinary approachSteatosisIntensive care medicineGeneral surgeryFamily medicineInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 25th Annual Congress of the International Liver Transplantation Society was held in Toronto, Canada, from May 15 to 18, 2019. Surgeons, hepatologists, anesthesiologists, critical care intensivists, radiologists, pathologists, and research scientists from all over the world came together with the common aim of improving care and outcomes for liver transplant recipients and living donors. Some of the featured topics at this year's conference included multidisciplinary perioperative care in liver transplantation, worldwide approaches to organ allocation, donor steatosis, and updates in pediatrics, immunology, and radiology. This report presents excerpts and highlights from invited lectures and select abstracts, reviewed and compiled by the Vanguard Committee of International Liver Transplantation Society. This will hopefully contribute to further advances in clinical practice and research in liver transplantation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,010

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,278 · 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
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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