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Enregistrement W3096401626 · doi:10.1177/0883073820966935

Novel Neurotechnological Interventions for Pediatric Drug-Resistant Epilepsy: Physician Perspectives

2020· article· en· W3096401626 sur OpenAlexafffundabout
Patrick J. McDonald, Viorica Hrincu, Mary Connolly, Mark Harrison, George M. Ibrahim, Robert P. Naftel, Winston Chiong, Farhad R. Udwadia, Judy Illes

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesToronto Western HospitalSt. Paul's HospitalSickKids FoundationBC Children's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthCanada Research Chairs
Mots-clésPsychological interventionNeuroethicsIntervention (counseling)Qualitative researchThematic analysisMedicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study investigated factors that guide physicians' choices for minimally invasive and neuromodulatory interventions as alternatives to conventional surgery or medical management for pediatric drug-resistant epilepsy. North American physicians were recruited to one of 4 focus groups at national conferences. Discussions were analyzed using qualitative content analysis. A pragmatic neuroethics framework was applied to interpret results. Discussions revealed 2 major thematic branches: (1) clinical decision making and (2) ethical considerations. Under clinical decision making, physicians emphasized scientific evidence and patient candidacy when assessing neurotechnologies for patients. Ongoing seizures without intervention was important for safety and neurodevelopment. Under ethical considerations, resource allocation, among other financial considerations for technology adoption, were considerable sources of pressure on decision making. Access to neurotechnology was a salient theme differentiating Canadian and American contexts. When assessing novel neurotechnological interventions for pediatric drug-resistant epilepsy, physicians balance clinical and ethical factors to guide decision making and best practice.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,317
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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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