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Enregistrement W4298149529 · doi:10.34197/ats-scholar.2021-0139in

Development of a Knowledge-sharing Website for Hypersensitivity Pneumonitis Exposures

2022· article· en· W4298149529 sur OpenAlexaff
Hayley Barnes, Jesse Lu, Kerri A. Johannson

Notice bibliographique

RevueATS Scholar · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésHypersensitivity pneumonitisMEDLINEWeb of scienceMedicineWorld Wide WebComputer sciencePathologyMeta-analysisInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Identification of potential inciting antigens known to be associated with hypersensitivity pneumonitis (HP) is integral to achieving a confident diagnosis, its management, and prognostication. A barrier to achieving diagnostic confidence is that evidence for exposure assessment is not presented in an easily accessible or useful format. Objective: To develop a freely available comprehensive living repository of contemporaneous exposures associated with HP. Methods: . Articles were included if they described adults or children with a diagnosis of HP (as defined by authors) and a description of the causative exposure. Website development used a structured query language database and was powered by WordPress. Results: HPLung.com is a freely available online searchable repository that lists all exposures and antigens associated with HP and links to their parent studies. Eighty-five unique exposures from 447 citations have been included thus far. The website continues to be updated iteratively. Since its launch in 2019, HPLung.com has been visited over 4,500 times by users from 75 different countries. Conclusion: HPLung.com is a novel knowledge-sharing tool that addresses barriers of accessibility, contemporaneity, efficient evidence synthesis, and making the best use of technological platforms to improve the exposure assessment of those suspected of HP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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