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Enregistrement W4224311698 · doi:10.1093/rheumatology/keac133.206

P207 NRAS Virtual Groups

2022· article· en· W4224311698 sur OpenAlexaff
Naomie Bwalya, Janet Brewer

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensArthritis Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroblastoma RAS viral oncogene homologMedicineFeelingPromotion (chess)Medical educationPsychologySocial psychologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Aims NRAS Groups have long provided an opportunity for those with RA to meet others in a similar situation for mutual benefit. Attendees have told us how they enjoy meeting in a non-clinical environment to learn more about the condition and receive encouragement from others. When COVID-19 hit and NRAS groups were unable to meet in person and most people living with RA had to shield this intensified the feelings of isolation. NRAS responded to this need by establishing online regional groups and JoinTogether virtual groups. Methods 1. NRAS offered training and support to facilitate online group meetings to its regional groups’ leaders. Volunteers were provided with a dedicated NRAS email address, access to an Office 365 portal and Zoom account and GDPR training. NRAS colleagues attended introductory meetings to support the Group Leaders and continue to provide technical support, promotion via website and social media as well as general advice. 2. Recognising a need to reach a wider audience who were not accessing the regional groups - i.e. younger and perhaps “time poor” due to working etc. - NRAS took advantage of the move to online engagement and also initiated the exclusively online JoinTogether topic-based groups, using a Volunteer Lead model. Results Regional Groups: Almost half of the regional groups signed up to the online training. Many found that the online meetings brought very positive benefits e.g. they were able to reach a wider audience as attendees were not put off by having to travel and could still attend if they were feeling fatigued. Many reported it was easier to attract NHS rheumatology health professionals to give talks as they did not have to travel and could even join meetings from home in the evenings. Some groups in adjoining areas joined forces so they could expand their offerings. JoinTogether Groups: Volunteer Lead, with NRAS support, has now set up 5 topic-based groups, each led by two co-ordinators. Topics are: Exercise & Back to Sport; Parenting With Inflammatory Arthritis; 18-35 year olds with RA or JIA: Working with Inflammatory Arthritis and Parents with children with JIA. These groups are thriving and attracting new audiences. They are very much volunteer led and attendees play a key role in directing the development of the JoinTogether groups to suit their needs. Conclusion NRAS virtual groups have allowed those living with RA or JIA to maintain contact with a community, with shared experiences, throughout the pandemic. They have also been instrumental in attracting attendees from audiences NRAS had traditionally found harder to access. The Volunteer Lead model that has been successfully implemented for the JoinTogether groups can now be expanded to other areas, enabling NRAS to increase capacity for delivering vital services. Disclosure N. Bwalya: None. J. Brewer: None.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5430,229

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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