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Enregistrement W3042102383 · doi:10.1212/cpj.0000000000000890

Practice Current

2020· article· en· W3042102383 sur OpenAlexaff
Aravind Ganesh, Padmaja Genesh, Malik Adil, Malavika Varma, Eric E. Smith

Notice bibliographique

RevueNeurology Clinical Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensAlzheimer Society of CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpert opinionAudience measurementDementiaMedicineCognitive impairmentCognitionRivastigminePsychologyClinical psychologyPsychiatryIntensive care medicineDiseasePathologyPolitical scienceDonepezil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mild cognitive impairment (MCI) is characterized by evidence of cognitive impairment with minimal disruption of instrumental activities of daily living and carries a substantial risk of progression of dementia. Whereas current guidelines support a relatively minimalistic workup to identify reversible or structural causes, the field has witnessed the rapid development of various sophisticated imaging, biomarker, and genetic investigations in the past few years. The role of these investigations in routine practice is uncertain. Similarly, although there are no approved treatments for MCI, neurologists may experience uncertainty about using cholinesterase inhibitors or other medications or supplements that have been studied in MCI with limited success, particularly when patients or families are keen to try pharmacologic options. Given these uncertainties, and the paucity of high-quality data in the literature, we sought expert opinion from around the globe on how to investigate and treat patients with MCI. Similar questions were posed to the rest of our readership in an online survey, the preliminary results of which are also presented.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5310,290

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,380 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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