A 16-year-old boy with lower extremity muscle wasting and pain
Notice bibliographique
Résumé
Journal Article A 16-year-old boy with lower extremity muscle wasting and pain Get access Mona Hnaini, MD, Mona Hnaini, MD Department of Paediatrics, Western University, London, Ontario, Canada Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Leandro Cardarelli Leite, MD, Leandro Cardarelli Leite, MD Department of Medical Imaging, Western University, London, Ontario, Canada Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Tim Carey, MD FRCSC, Tim Carey, MD FRCSC Department of Surgery, Western University, London, Ontario, Canada Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Craig Campbell, MD MSc FRCPC Craig Campbell, MD MSc FRCPC Department of Paediatrics, Clinical Neurological Sciences and Epidemiology, Western University, London, Ontario, Canada Correspondence: Craig Campbell, Department of Paediatrics, Clinical Neurological Sciences and Epidemiology, Western University, 800 Commissioners Road East, London, Ontario N6A5W9, Canada. Telephone 5196858500 ext.: 57455, fax 5196858350, E-mail craig.campbell@lhsc.on.ca Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Paediatrics & Child Health, Volume 28, Issue 2, May 2023, Pages 69–71, https://doi.org/10.1093/pch/pxac097 Published: 06 January 2023 Article history Received: 12 December 2021 Accepted: 19 August 2022 Published: 06 January 2023
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».