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Enregistrement W4248230300 · doi:10.1111/acem.13170

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2017· letter· en· W4248230300 sur OpenAlexaff
Catherine Varner

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensSchwartz/Reisman Emergency Medicine InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMoodEmergency departmentNeuropsychologyCognitionRandomized controlled trialClinical psychologyPopulationTest (biology)Neuropsychological assessmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank the journal for the opportunity to respond to the recent comments made regarding our article, “Cognitive Rest and Graduated Return to Usual Activities Versus Usual Care for Mild Traumatic Brain Injury: A Randomized Controlled Trial of Emergency Department Discharge Instructions.”1 From the submitted comments, it appears the author suggests that reduced cognitive performance, health status, and/or mood problems may have impacted the participants’ ability to accurately respond to the Postconcussion Symptom Score (PCSS) questions. The author also suggests that by using the PCSS questionnaire, possible deficits in cognitive and emotional domains are left unexplored in our study. However, we wish to point out that the validated, 22-item PCSS questionnaire includes emotional, somatic, and cognitive domains and has been extensively studied in this patient population. Additionally, self-reported PCSS has been significantly correlated with cognitive test performance, as well as functional MRI.2, 3 We agree that neuropsychological testing would have contributed significant information to participant assessment; however, we were conducting a pragmatic trial in the emergency department (ED), where baseline neuropsychological status (i.e., before the injury) would likely be unknown. Future studies in this area should attempt to include more objective measures such as balance and cognitive testing, during both the index ED visit and the participant follow-up. The second concern raised by the author is the possibility that unmeasured factors may have caused nondifferentiation between groups. As in any clinical study, unmeasured variables may potentially bias study results, particularly if these factors impact group allocation. To minimize baseline differences between the treatment and control groups, we randomized treatment allocation. Randomization, if done properly, should make both groups similar in terms of the distribution of both known and unknown prognostic baseline factors that could confound or influence outcomes.4 We are confident that our blinded randomization process was upheld and that our intention-to-treat analysis strategy was robust so any unmeasured differences between groups would have been due to chance variation.

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)0,083
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0200,032
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,038

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,291 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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