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Enregistrement W3122156445

[sans titre]

2017· article· fr· W3122156445 sur OpenAlexaffabout
Shixin Shen, R. House

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensOccupational and Environmental Medical Association of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesMedicineComputer scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIF: Permettre aux médecins de famille de comprendre l’épidémiologie, la pathogenèse, les symptômes, le diagnostic et la prise en charge de la maladie des vibrations, une maladie professionnelle importante et courante au Canada. SOURCES D’INFORMATION: Une recherche a été effectuée sur MEDLINE afin de relever les recherches et comptes rendus portant sur la maladie des vibrations. Une recherche a été effectuée sur Google dans le but d’obtenir la littérature grise qui convient au contexte canadien. D’autres références ont été tirées des articles relevés. MESSAGE PRINCIPAL: La maladie des vibrations est une maladie professionnelle répandue touchant les travailleurs de diverses industries qui utilisent des outils vibrants. La maladie est cependant sous-diagnostiquée au Canada. Elle compte 3 éléments : vasculaire, sous la forme d’un phénomène de Raynaud secondaire; neurosensoriel; et musculosquelettique. Aux stades les plus avancés, la maladie des vibrations entraîne une invalidité importante et une piètre qualité de vie. Son diagnostic exige une anamnèse minutieuse, en particulier des antécédents professionnels, un examen physique, des analyses de laboratoire afin d’éliminer les autres diagnostics, et la recommandation en médecine du travail aux fins d’investigations plus poussées. La prise en charge consiste à réduire l’exposition aux vibrations, éviter les températures froides, abandonner le tabac et administrer des médicaments. CONCLUSION: Pour assurer un diagnostic rapide de la maladie des vibrations et améliorer le pronostic et la qualité de vie, les médecins de famille devraient connaître cette maladie professionnelle courante, et pouvoir obtenir les détails pertinents durant l’anamnèse, recommander les patients aux cliniques de médecine du travail et débuter les demandes d’indemnisation de manière appropriée.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
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 enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2320,107

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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