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Enregistrement W4232229995 · doi:10.2522/ptj.20060093.ic

Invited Commentary

2007· letter· en· W4232229995 sur OpenAlexaff
Lara A. Boyd

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2007
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How often have you treated an individual with stroke who, based on your experience and expertise, should have regained function but did not. What is going on? Routinely we generate a list of reasons to explain why sometimes our clients fail to recover function when seemingly they should thrive: poor motivation, concomitant medical problems, lack of family support, inadequate rehabilitation interventions, and so on. What if we had better tools with which to categorize some of these patients? Maybe we do. In their article, Pohl et al describe a cognitive deficit associated with disrupted executive function after stroke. Switching between tasks is an essential component of normal function and an ability that most of us take absolutely for granted. In their research, Pohl et al used an elegant method demonstrating that task switching is not a motor function but rather a cognitive function. More importantly for physical therapists, the ability to switch between 2 tasks was impaired by the most common distribution of stroke: the middle cerebral artery. This switching deficit, or “switch cost,” was particularly acute when the switch was not externally cued (ie, it was under “endogenous” control); yet, endogenous control of switching between tasks is essential for independent function. What makes this work even more relevant to physical therapists is the finding that a switching deficit was noted in individuals in the subacute phase (1–3 months) after stroke; a period that corresponds to the typical time frame for rehabilitation.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,1510,079
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,020

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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