MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3155486867 · doi:10.1016/s1096-7192(21)00587-4

Clinical genetic counselor experience in the new/expanded adoption of telehealth in the US and Canada during the COVID-19 pandemic

2021· article· en· W3155486867 sur OpenAlexaboutno aff
Daria Ma, Priyanka Ahimaz, Stephanie Cohen, Lola Cook, Jessica L. Giordano, Pooja Mohan, James Mirocha

Notice bibliographique

RevueMolecular Genetics and Metabolism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Family medicineMedicineGeographyVirologyTelemedicineEconomic growthHealth careEconomicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This pilot study evaluated the predictive value of flow-mediated dilation (FMD) for damage accrual in a cohort of SLE patients. Thirty-eight female SLE patients without cardiovascular involvement were enrolled. Clinical history, traditional cardiovascular risk factors, laboratory parameters, disease activity and damage and brachial artery FMD were collected at study entry and after a mean follow-up of 4.5 years. At enrollment, 18 patients (47%) presented active disease; mean FMD was 7.9 ± 3.1%, with no statistically significant differences between women with active and inactive disease. During the follow-up, 3 patients died and 14 accrued organ damage. Baseline FMD did not predict death and damage accrual. FMD showed significant decline over time, which was greater in patients with poor outcome (−3.9% vs −1.9%, p = 0.03). In conclusion, in a cohort of SLE patients, baseline FMD was not predictive of damage accrual. However, the latter was associated with progressive loss of FMD.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Genetics and MetabolismMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207