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Enregistrement W4206349296 · doi:10.1097/dss.0000000000002000

Introduction

2019· article· en· W4206349296 sur OpenAlexaff
Derek Jones, Timothy C. Flynn, Shannon Humphrey

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionAlternative medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are pleased to present the most recent Advances in Aesthetic Scales Issue of Dermatologic Surgery, which follows several other Dermatologic Surgery special issues on new aesthetic scales. Scales are an important part of the scientific method of proving efficacy of drugs and devices in the cosmetic marketplace. The US FDA requires scientifically validated scales to be used as measurement tools to specify enrollment criteria for FDA approval studies on cosmetic interventions with drugs and devices, and to measure the outcomes of such studies, usually as rated by blinded expert evaluators, treating investigators and study subjects. Many other countries now follow FDA guidelines for drug and device approval. As such, this issue presents new scales on the Asian chin, forehead, and calves. Cosmetic ideals may differ from country to country, and scales must account for regional and cultural aesthetic preferences. For the non-Asian cosmetic dermatologist, these scales may highlight fascinating regional and cultural differences in cosmetic preferences. Also, in this issue are new scales on skin laxity or dimpling of the thighs, buttocks, and knees, which are necessary to study the outcomes of many of our newer devices that address cosmetic concerns off the face. We wish to acknowledge the scientific leadership and commitment of the authors and Merz for undertaking this important scholarly initiative to elevate the level of science in cosmetic dermatology and equip us to generate further robust clinical evidence in our field.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,993

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)0,0080,017

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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