A survey of clinicians regarding preferred severity assessment tools for hidradenitis suppurativa
Notice bibliographique
Résumé
International Journal of DermatologyVolume 60, Issue 6 p. e248-e251 Correspondence A survey of clinicians regarding preferred severity assessment tools for hidradenitis suppurativa Rob L. Shaver BS, orcid.org/0000-0003-0726-8758 School of Medicine, University of Minnesota-Twin Cities, Minneapolis, MN, USASearch for more papers by this authorGregor B. E. Jemec MD, DMSc, orcid.org/0000-0002-0712-2540 Department of Dermatology, Zealand University Hospital, Roskilde, Denmark Department of Dermatology, University of Copenhagen, Copenhagen, DenmarkSearch for more papers by this authorRebecca Freese MS, Biostatistical Design and Analysis Center, Clinical and Translational Science Institute, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USASearch for more papers by this authorAfsaneh Alavi MD, MSc, Division of Dermatology, Department of Medicine, Women's College Hospital, Toronto, Ontario, Canada Division of Dermatology, Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, CanadaSearch for more papers by this authorMichelle A. Lowes MD, PhD, The Rockefeller University, New York, NY, USASearch for more papers by this authorNoah Goldfarb MD, Corresponding Author gold0414@umn.edu Departments of Medicine and Dermatology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA Departments of Medicine and Dermatology, Minneapolis Veteran Affairs Health Care System, Minneapolis, MN, USASearch for more papers by this author Rob L. Shaver BS, orcid.org/0000-0003-0726-8758 School of Medicine, University of Minnesota-Twin Cities, Minneapolis, MN, USASearch for more papers by this authorGregor B. E. Jemec MD, DMSc, orcid.org/0000-0002-0712-2540 Department of Dermatology, Zealand University Hospital, Roskilde, Denmark Department of Dermatology, University of Copenhagen, Copenhagen, DenmarkSearch for more papers by this authorRebecca Freese MS, Biostatistical Design and Analysis Center, Clinical and Translational Science Institute, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USASearch for more papers by this authorAfsaneh Alavi MD, MSc, Division of Dermatology, Department of Medicine, Women's College Hospital, Toronto, Ontario, Canada Division of Dermatology, Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, CanadaSearch for more papers by this authorMichelle A. Lowes MD, PhD, The Rockefeller University, New York, NY, USASearch for more papers by this authorNoah Goldfarb MD, Corresponding Author gold0414@umn.edu Departments of Medicine and Dermatology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA Departments of Medicine and Dermatology, Minneapolis Veteran Affairs Health Care System, Minneapolis, MN, USASearch for more papers by this author First published: 12 November 2020 https://doi.org/10.1111/ijd.15295 Conflict of interest: None. Funding source: None. Read the full textAboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL Share a linkShare onEmailFacebookTwitterLinked InRedditWechat Volume60, Issue6June 2021Pages e248-e251 RelatedInformation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».