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Enregistrement W4386244452 · doi:10.17161/rrnmf.v4i3.19553

Challenges managing myasthenia gravis: an international perspective

2023· article· en· W4386244452 sur OpenAlexaffabout
Carolina Barnett, Fatmah Alzahmi, Dong Dong, J.T. Heckman, Valeria Salutto, Ha Young Shin

Notice bibliographique

RevueRRNMF Neuromuscular Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyasthenia gravisMedicinePerspective (graphical)Work (physics)Psychological interventionIntensive care medicineEngineeringComputer sciencePsychiatryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been increasing breakthroughs in the diagnosis and treatment of myasthenia gravis over the past decades. However, most published research in myasthenia is conducted in developed regions, such as the US, Canada and Europe. The challenges faced in these regions may be different from other areas of the world, often with fewer resources, such as fewer neurologists, limited or no access to specialised testing for myasthenia, and limited access to some interventions. During the 14th International Conference for Myasthenia Gravis and Myasthenic Disorders, we organized a panel of neurologists and researchers who work with people living with myasthenia in different world regions. The goal was to stimulate discussion around common challenges as well as those that are specific for given areas. Ultimately, we aimed to develop networks of clinicians caring for people living with myasthenia gravis around the world, to improve patient care. We present a summary of challenges using a case format by region, and a discussion around common threads and potential next steps.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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