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Enregistrement W4306941118 · doi:10.1038/s41375-022-01724-9

Finding consistency in classifications of myeloid neoplasms: a perspective on behalf of the International Workshop for Myelodysplastic Syndromes

2022· letter· en· W4306941118 sur OpenAlexaff
Amer M. Zeidan, Jan Philipp Bewersdorf, Rena Buckstein, Mikkael A. Sekeres, David P. Steensma, Uwe Platzbecker, Sanam Loghavi, Jacqueline Boultwood, Rafael Bejar, John M. Bennett, Uma Borate, Andrew M. Brunner, Hetty E. Carraway, Jane E. Churpek, Naval Daver, Matteo Giovanni Della Porta, Amy E. DeZern, Fabio Efficace, Pierre Fenaux, María E. Figueroa, Peter L. Greenberg, Elizabeth A. Griffiths, Stephanie Halene, Robert P. Hasserjian, Christopher S. Hourigan, Nina Kim, Tae Kon Kim, Rami S. Komrokji, Vijay Kutchroo, Alan F. List, Richard F. Little, Ravindra Majeti, Aziz Nazha, Stephen D. Nimer, Olatoyosi Odenike, Eric Padron, Mrinal M. Patnaik, Gail J. Roboz, David A. Sallman, Guillermo Sanz, Maximilian Stahl, Daniel T. Starczynowski, Justin Taylor, Zhuoer Xie, Mina L. Xu, Michael R. Savona, Andrew H. Wei, Omar Abdel‐Wahab, Valeria Santini

Notice bibliographique

RevueLeukemia · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesTakeda OncologyGenentechNational Institutes of HealthAstellas PharmaPfizerIncyteCTI Biopharmabluebird bioAgios PharmaceuticalsSyndax PharmaceuticalsNational Heart, Lung, and Blood InstituteEdward P. Evans FoundationAcceleronAstex PharmaceuticalsDaiichi-SankyoMacroGenicsCelldex TherapeuticsJazz PharmaceuticalsLeukemia and Lymphoma SocietyApellis PharmaceuticalsAlexion PharmaceuticalsDaiichi Sankyo EuropeServierAplastic Anemia and MDS International FoundationGilead SciencesBioCrystCelgeneBristol-Myers SquibbAstraZenecaCardinal HealthAmgenAmerican Cancer Society
Mots-clésMyelodysplastic syndromesConsistency (knowledge bases)MedicineMyeloidPerspective (graphical)OncologyMyeloid leukemiaInternal medicineImmunologyComputer scienceBone marrowArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,103
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,321
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1030,321
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0100,016
Communication savante0,0150,017
Science ouverte0,0100,009
Intégrité de la recherche0,0550,072
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,276 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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