Prologue: 2021 Annual Meeting of the Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA)
Notice bibliographique
Résumé
The Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) held its annual meeting in 2021 in an online format due to travel restrictions during the ongoing COVID-19 (coronavirus disease 2019) pandemic. The virtual meeting was attended by rheumatologists, dermatologists, representatives of biopharmaceutical companies, and patient research partners. Similar to previous years, GRAPPA's annual meeting focused on the 3 overlapping missions of education, research, and clinical care of psoriatic disease (PsD). The virtual meeting allowed a variety of different types of sessions to be held, including the trainee symposium, keynote lectures, interactive sessions (5 Meet the Experts sessions, a debate on first-line therapy, and 5 guided poster sessions), 4 workshops (trainee workshop focusing on the diagnosis of PsD, ultrasound, magnetic resonance imaging, and the International Dermatology Outcome Measures group), updates on a variety of research topics (research findings from the 2020 GRAPPA research grant awardees, 3 basic science talks, Outcome Measures in Rheumatology [OMERACT] Working Group efforts, and Collaborative Research Network progress), current "hot topics" (use of Janus kinase inhibitors, promoting diversity and inclusion in PsD, progress on the updated GRAPPA treatment recommendations, and the introduction of the Young GRAPPA member group), and the presentation of four 2021 GRAPPA grant awardees and election results. In this prologue, we introduce the papers that summarize this meeting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,406 | 0,272 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».