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Enregistrement W4206472704 · doi:10.33844/cjm.2021.60605

How will the COVID-19 Pandemic Change Dermatology Services over the next Five Years?

2021· article· en· W4206472704 sur OpenAlexvenueno aff
Immanuel Sani, Damilola Agboluaje

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatological and COVID-19 studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeledermatologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicMedicineTriageCompetence (human resources)Dermatology2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)TelemedicineMedical emergencyHealth carePsychologyPolitical sciencePathologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of COVID-19 has radically transformed conventional affairs in numerous facets of life across the world. The reverberation of such alterations has presented a myriad of challenges to dermatology services worldwide. Dermatology services have attempted to suppress the dissemination of COVID-19 by reducing in-person consultations and non-essential procedures. Teledermatology has been utilised to mediate patient triage to ensure patients are promptly referred to the appropriate service. Additionally, a plethora of cutaneous sequelae of COVID-19 have been identified and exhibit considerable heterogeneity in skin inflammatory findings compared to viral infections with known cutaneous effects. There has been a longstanding demand to efficiently capitalise on limited expertise allied to dermatology services. The COVID-19 pandemic has illuminated the urgent need to extend the dermatological competence of several primary care clinicians. Ultimately, the developing COVID-19 pandemic may provide the impetus to revolutionise dermatology services in the next five years to transcend current challenges in clinical practice.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,215 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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