Abstracts from the Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) Trainees Symposium
Notice bibliographique
Résumé
On July 12, 2013, more than 30 fellows and trainees from around the world presented abstracts at the Trainees Symposium at the Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) annual meeting in Toronto, Canada. The symposium was developed as an opportunity for trainees and fellows in rheumatology and dermatology to develop their research skills through presentation and discussion of their work. The topics of the poster presentations ranged widely, reflecting many aspects of GRAPPA's work streams. Subjects included comorbidities, nail disease, screening tools, incidence and prevalence studies, and translational research. Before the meeting, senior GRAPPA members ranked the abstracts, and the top six were invited to present their findings orally with a 15-minute slide presentation. The others were invited to speak for five to seven minutes from posters based on their findings. This year, the six selected to give oral presentations were Muhammad Haroon (Ireland), Will Tillett (UK), Mary Ann Johnson (U.S.A.), Agnes Szentpetery (Ireland), Amir Hadaad (Canada) and DoQuyen Huynh (U.S.A.). Professor Christopher Ritchlin, M.D., M.P.H., of the University of Rochester School of Medicine (New York) founded the GRAPPA Trainees Symposium in 2008. It has been a popular addition to the GRAPPA annual meeting ever since, with 15 trainees participating in 2008, 19 in 2009 and 31 abstracts submitted in 2013. Here we present a selection of the abstracts submitted by these trainees and fellows in 2013.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,045 |
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 ».