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Enregistrement W3163689632 · doi:10.1186/s12919-021-00215-6

A National Consensus Forum on improving cornea donation and transplantation access in Canada

2021· article· en· W3163689632 sur OpenAlexafffundabout
Steven S. Bae, Guillermo Rocha, Christine Humphreys, Clara C. Chan, Sonia N. Yeung

Notice bibliographique

RevueBMC Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of TorontoBank of CanadaUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Blood Services
Mots-clésDonationTransplantationMedicineCorneaCorneal transplantationWaiting listMultidisciplinary teamOrgan donationFamily medicinePublic relationsPolitical scienceSurgeryOphthalmologyNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A consensus meeting was held in Toronto on February 9-10, 2020 to discuss ways to improve cornea donation and transplantation access in Canada. The meeting brought together eye and tissue bank representatives, health authority and hospital leadership, transplant ophthalmologists, organ donation organizations, transplant recipients, donor families and several national organizations. Through facilitated discussions in multidisciplinary, gender-balanced, and geographically balanced small groups, participants identified opportunities for improvement in the Canadian cornea donation and transplantation system. Discussion occurred around broad themes of donor tissue demand, supply, access, utilization, interprovincial sharing and cost recovery, interprovincial knowledge sharing and research. This event marked the first time in 10 years in which the Canadian cornea transplantation community came together.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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