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Enregistrement W3083923772 · doi:10.1080/13697137.2020.1804547

Premature ovarian insufficiency: an International Menopause Society White Paper

2020· review· en· W3083923772 sur OpenAlexaff
Nick Panay, Richard A. Anderson, Amanda Vincent, Svetlana Vujović, Lisa Webber, Wendy Wolfman

Notice bibliographique

RevueClimacteric · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)MenopausePremature ovarian insufficiencyPremature MenopauseFertilityGerontologyIntensive care medicineGynecologyEnvironmental healthNursingPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this International Menopause Society White Paper on premature ovarian insufficiency (POI) is to provide the latest information regarding this distressing condition. The impact of POI has far-reaching consequences due to its impact on general, psychological, and sexual quality of life, fertility prospects, and long-term bone, cardiovascular, and cognitive health. Progress in fully understanding the etiology, diagnosis, and optimal management options has been slow thus far due to the complexity of the condition and fragmented research. Recent advances in epidemiological and genetic research have improved our understanding of this condition and randomized prospective trials are being planned to determine the intervention strategies, which will optimize quality of life and long-term well-being. The International Menopause Society has commissioned a number of experts at the forefront of their specialty to define the state of the art in the understanding of this condition, to advise on practical management strategies, and to propose future research strategies. It is hoped that a global task force will subsequently be convened in order to formulate a consensus statement across key societies, to accelerate date collection and analysis of a global POI registry, and to facilitate progress in the key defined areas of 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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations277
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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