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Enregistrement W4247654680 · doi:10.1097/brs.0b013e31826d62ed

Terminology

2012· article· en· W4247654680 sur OpenAlexaffabout
Paul A. Anderson, Gunnar Andersson, Paul M. Arnold, Darrel S. Brodke, Erika Brodt, Jens R. Chapman, Dean Chou, Mark B. Dekutoski, Joseph R. Dettori, John G. DeVine, Claire G. Ely, Michael G. Fehlings, Dena J. Fischer, Daryl R. Fourney, Mitchell A. Hansen, Christopher C. Harrod, Robin Hashimoto, Jeffrey T. Hermsmeyer, Alan S. Hilibrand, Manish K. Kasliwal, Michael P. Kelly, Han Jo Kim, Paul Kraemer, Brandon D. Lawrence, Michael J. Lee, Lawrence G. Lenke, Daniel C. Norvell, Annie Raich, K. Daniel Riew, Christopher I. Shaffrey, Andrea C. Skelly, Justin S. Smith, Christopher J. Standaert, Ellen M. Van Alstyne, Jeffrey C. Wang

Notice bibliographique

RevueSpine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder and Clavicle Injuries
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyMedicineGerontologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Terminology—Adjacent Segment Pathology We the undersigned propose “Adjacent Segment Pathology” as the general term to describe changes that occur adjacent to a previously operated level. Under this heading, “Radiographic Adjacent Segment Pathology” (RASP) refers to radiological changes that occur at the adjacent segment. “Clinical Adjacent Segment Pathology” (CASP) refers to clinical symptoms and signs that occur at the adjacent segment. The purpose of this new nomenclature is to: Standardize terminology for clinicians so that they are speaking the same regarding definitions. Set the stage for more meaningful and logical classification of disease. Assist in separating out conditions that may require intervention from those that may not require intervention. Provide a more logical description of the primary considerations—radiographical, which may/may not correlate with symptoms and need additional intervention versus clinical, which clarifies that patient symptomatology is present. Simplify future literature searches and research on the topic. We can best accomplish this by eliminating the plethora of terms that have been utilized to describe the various pathologies that occur at the adjacent level. FigurePaul A. Anderson, MD University of Wisconsin Gunnar B. J. Andersson, MD, PhD Midwest Orthopaedics at Rush University Paul M. Arnold, MD, FACS University of Kansas Darrel S. Brodke, MD University of Utah Erika D. Brodt, BS Spectrum Research, Inc. Jens R. Chapman, MD University of Washington Dean Chou, MD University of California, San Francisco Mark Dekutoski, MD The Mayo Clinic Joseph R. Dettori, MPH, PhD Spectrum Research, Inc. John G. DeVine, MD Dwight D. Eisenhower Army Medical Center Claire G. Ely, BS Spectrum Research, Inc. Michael G. Fehlings, MD, PhD, FRCSC University of Toronto Dena J. Fischer, DDS, MSD, MS Spectrum Research, Inc. Daryl R. Fourney, MD, FRCSC, FACS University of Saskatchewan, Royal University Hospital Mitchell A. Hansen, BS, MBBS, Grad Dip Sc, PhD, FRACS University of Toronto Christopher Chambliss Harrod, MD Thomas Jefferson University, Rothman Institute Robin Hashimoto, PhD Spectrum Research, Inc. Jeffrey T. Hermsmeyer, BS Spectrum Research, Inc. Alan S. Hilibrand, MD Thomas Jefferson University, Rothman Institute Manish K. Kasliwal, MD, MCh University of Virginia Michael P. Kelly, MD Washington University Han Jo Kim, MD Washington University Paul Kraemer, MD Indiana Spine Group Brandon D. Lawrence, MD University of Utah Michael J. Lee, MD University of Washington Lawrence G. Lenke, MD Washington University Daniel C. Norvell, PhD Spectrum Research, Inc. Annie Raich, MPH Spectrum Research, Inc. K. Daniel Riew, MD Washington University Christopher I. Shaffrey, MD, FACS University of Virginia Andrea C. Skelly, MPH, PhD Spectrum Research, Inc. Justin S. Smith, MD, PhD University of Virginia Christopher J. Standaert, MD University of Washington Ellen M. Van Alstyne, MS Spectrum Research, Inc. Jeffrey C. Wang, MD University of California, Los Angeles

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0880,081

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 GPT0,394
Écart entre enseignants0,368 · 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
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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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