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Enregistrement W4307264302 · doi:10.3389/ti.2022.10915

ESOT Consensus Platform for Organ Transplantation: Setting the Stage for a Rigorous, Regularly Updated Development Process

2022· review· en· W4307264302 sur OpenAlexaff
Umberto Cillo, Annemarie Weißenbacher, Liset Pengel, Ina Jochmans, Daniele Roppolo, Cristiano Amarelli, L Belli, Marina Berenguer, Aiko P. J. de Vries, Joana Ferrer, John J. Friedewald, Lucrezia Furian, Sharlene A. Greenwood, Diethard Monbaliu, Silvio Nadalin, Arne Neyrinck, Mario Strazzabosco, Christian Toso, Gianluigi Zaza, Raj Thuraisingham, Thierry Berney, Luciano Potena, Núria Montserrat, Nazia Selzner

Notice bibliographique

RevueTransplant International · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsensus conferenceMedicineTransplantationGuidelineEvidence-based medicineExpert opinionMEDLINEMedical educationIntensive care medicineAlternative medicinePathologySurgeryPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The European Society for Organ Transplantation (ESOT) has created a platform for the development of rigorous and regularly updated evidence based guidelines for clinical practice in the transplantation field. A dedicated Guideline Taskforce, including ESOT-council members, a representative from the Centre for Evidence in Transplantation, editors of the journal Transplant International has developed transparent procedures to guide the development of guidelines, recommendations, and consensus statements. During ESOT's first Consensus Conference in November 2022, leading experts will present in-depth evidence based reviews of nine themes and will propose recommendations aimed at reaching a consensus after public discussion and assessment by an independent jury. All recommendations and consensus statements produced for the nine selected topics will be published including the entire evidence-based consensus-finding process. An extensive literature review of each topic was conducted to provide final evidence and/or expert opinion.

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)0,481
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,556
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4810,556
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0260,019
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0190,014
Science ouverte0,0120,022
Intégrité de la recherche0,0120,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,013

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,377
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
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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