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Enregistrement W3017824651 · doi:10.5114/ko.2020.94205

A new platform designed for glaucoma screening: identifying the risk of glaucomatous optic neuropathy using fundus photography with deep learning architecture together with intraocular pressure measurements

2020· article· en· W3017824651 sur OpenAlex
Anna Zaleska-Żmijewska, Jacek P. Szaflik, Paweł Borowiecki, Katarzyna Pohnke, Urszula Romaniuk, Izabela Szopa, Jacek Pniewski, Jerzy Szaflik

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueKlinika Oczna · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFundus photographyGlaucomaIntraocular pressureFundus (uterus)MedicineOptic neuropathyOphthalmologyOptometryOptic nerveRetinal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ENWEndNote BIBJabRef, Mendeley RISPapers, Reference Manager, RefWorks, Zotero AMA Zaleska-Żmijewska A, Szaflik J, Borowiecki P, et al. A new platform designed for glaucoma screening: identifying the risk of glaucomatous optic neuropathy using fundus photography with deep learning architecture together with intraocular pressure measurements. Klinika Oczna / Acta Ophthalmologica Polonica. 2020;122(1):1-6. doi:10.5114/ko.2020.94205. APA Zaleska-Żmijewska, A., Szaflik, J., Borowiecki, P., Pohnke, K., Romaniuk, U., & Szopa, I. et al. (2020). A new platform designed for glaucoma screening: identifying the risk of glaucomatous optic neuropathy using fundus photography with deep learning architecture together with intraocular pressure measurements. Klinika Oczna / Acta Ophthalmologica Polonica, 122(1), 1-6. https://doi.org/10.5114/ko.2020.94205 Chicago Zaleska-Żmijewska, Anna, Jacek P. Szaflik, Paweł Borowiecki, Katarzyna Pohnke, Urszula Romaniuk, Izabela Szopa, and Jacek Pniewski et al. 2020. "A new platform designed for glaucoma screening: identifying the risk of glaucomatous optic neuropathy using fundus photography with deep learning architecture together with intraocular pressure measurements". Klinika Oczna / Acta Ophthalmologica Polonica 122 (1): 1-6. doi:10.5114/ko.2020.94205. Harvard Zaleska-Żmijewska, A., Szaflik, J., Borowiecki, P., Pohnke, K., Romaniuk, U., Szopa, I., Pniewski, J., and Szaflik, J. (2020). A new platform designed for glaucoma screening: identifying the risk of glaucomatous optic neuropathy using fundus photography with deep learning architecture together with intraocular pressure measurements. Klinika Oczna / Acta Ophthalmologica Polonica, 122(1), pp.1-6. https://doi.org/10.5114/ko.2020.94205 MLA Zaleska-Żmijewska, Anna et al. "A new platform designed for glaucoma screening: identifying the risk of glaucomatous optic neuropathy using fundus photography with deep learning architecture together with intraocular pressure measurements." Klinika Oczna / Acta Ophthalmologica Polonica, vol. 122, no. 1, 2020, pp. 1-6. doi:10.5114/ko.2020.94205. Vancouver Zaleska-Żmijewska A, Szaflik J, Borowiecki P, Pohnke K, Romaniuk U, Szopa I et al. A new platform designed for glaucoma screening: identifying the risk of glaucomatous optic neuropathy using fundus photography with deep learning architecture together with intraocular pressure measurements. Klinika Oczna / Acta Ophthalmologica Polonica. 2020;122(1):1-6. doi:10.5114/ko.2020.94205.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,217 · 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