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Enregistrement W4281787072 · doi:10.1097/tp.0000000000004183

Proceedings of the 26th Annual Virtual Congress of the International Liver Transplantation Society

2022· review· en· W4281787072 sur OpenAlexaff
Marit Kalisvaart, Ryan Chadha, Eléonora De Martin, Felipe Alconchel, Nicolás Goldaracena, Onur Keskin, Jiang Liu, David Nasralla, Alessandra Mazzola, Ashwin Rammohan, Michael Spiro, Tomohiro Tanaka, Isabel Campos‐Varela, David W. Victor, Carmen Vinaixa, Uzung Yoon, Amelia J. Hessheimer, Gökhan Kabaçam, Gonzalo Sapisochín, Tamer Shaker, Prashant Bhangui, Albert Chan, Varvara A. Kirchner

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVanguardMedicineTransplantationLiver transplantationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakDonationDiseaseIntensive care medicineFamily medicinePathologyInfectious disease (medical specialty)Political scienceInternal medicineHistoryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After a 1-y absence due to the coronavirus disease 2019 pandemic, the 26th Annual Congress of the International Liver Transplantation Society was held from May 15 to 18, 2021, in a virtual format. Clinicians and researchers from all over the world came together to share their knowledge on all the aspects of liver transplantation (LT). Apart from a focus on LT in times of coronavirus disease 2019, featured topics of this year's conference included infectious diseases in LT, living donation, machine perfusion, oncology, predictive scoring systems and updates in anesthesia/critical care, immunology, radiology, pathology, and pediatrics. This report presents highlights from invited lectures and a review of the select abstracts. The aim of this report, generated by the Vanguard Committee of International Liver Transplantation Society, is to provide a summary of the most recent developments in clinical practice and research in LT.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,008

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,273 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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