Abstracts from the Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GR APP A) Trainees Symposium
Notice bibliographique
Résumé
On July 11, 2014, 27 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 New York City. 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. Subjects included comorbidities, nail disease, screening tools, incidence and relevance studies, and translational research. Before the meeting, senior GRAPPA members ranked the abstracts, and the top four were invited to present their findings orally with a 15-minute slide presentation. The others were invited to speak for 5 to 7 minutes from posters based on their findings. This year, the four selected to give oral presentations were Drs. Deepak Jadon (UK), Will Tillett (UK), Lihi Eder (Canada/Israel), and Agnes Szentpetery (Ireland). For the first time, the 2014 GRAPPA Annual Meeting and Fellows Symposium included a cohort of fellows from the Spondyloarthritis Treatment and Research Network (SPARTAN). Four SPARTAN fellows shared the podium with the GRAPPA oral presenters, and another dozen SPARTAN fellows presented posters alongside the GRAPPA poster presenters. Christopher Ritchlin, M.D., M.P.H., of the University of Rochester School of Medicine, founded the GRAPPA Trainees Symposium in 2008. It has been a popular addition to the GRAPPA annual meeting ever since. Here we present a selection of the abstracts submitted by the GRAPPA trainees and fellows from 2014.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».