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Enregistrement W3163176443 · doi:10.1055/s-0041-1726435

MR Imaging of Rheumatic Diseases Affecting the Pediatric Population

2021· article· en· W3163176443 sur OpenAlexaff
Eva Schiettecatte, Lennart Jans, Jacob L. Jaremko, Min Chen, Caroline Vande Walle, Nele Herregods

Notice bibliographique

RevueSeminars in Musculoskeletal Radiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteomyelitis and Bone Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical physicsIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reviews the application of magnetic resonance imaging (MRI) to pediatric rheumatic diseases. MRI can detect early manifestations of arthritis, evaluate the extent of disease, and monitor disease activity and response to treatment.Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is the most common pediatric rheumatic disorder, representing a diverse group of related diseases that share a definition of joint inflammation of unknown origin with onset before 16 years of age and lasting > 6 weeks. JIA may lead to significant functional impairment and is increasingly imaged with MRI to assess for active inflammation as a target for therapy. This is particularly true for juvenile spondyloarthritis that includes multiple subgroups of JIA and primarily involves the spine and sacroiliac joints.Other less common pediatric rheumatic diseases considered here are chronic recurrent multifocal osteomyelitis and collagen vascular diseases including polymyositis, dermatomyositis, scleroderma, and juvenile systemic lupus erythematosus.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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