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Enregistrement W4391036030 · doi:10.1097/lvt.0000000000000330

Proceedings of the 28th Annual Congress of the International Liver Transplantation Society

2024· article· en· W4391036030 sur OpenAlexaff
Johns Shaji Mathew, Alexandra Shingina, Mohammad Qasim Khan, Elizabeth A. Wilson, Nicholas Syn, Ashwin Rammohan, Felipe Alconchel, Abdul Hakeem, Sadhana Shankar, Dhupal Patel, Onur Keskin, Jiang Liu, David Nasralla, Alessandra Mazzola, Madhukar S. Patel, Tomohiro Tanaka, David W. Victor, Uzung Yoon, In‐Young Yoon, Carmen Vinaixa, Varvara A. Kirchner, Eléonora De Martin, R. Mark Ghobrial, Ryan Chadha

Notice bibliographique

RevueLiver Transplantation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Transplantation Techniques and Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMedicineLiver transplantationImmunosuppressionHepatologyLiver diseaseTransplantationIntensive care medicineMilestoneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2023 Joint International Congress of the International Liver Transplantation Society (ILTS), the European Liver and Intestine Transplant Association (ELITA), and the Liver Intensive Care Group of Europe (LICAGE) held in Rotterdam, the Netherlands, marked a significant recovery milestone for the liver transplant community after COVID-19. With 1159 participants and a surge in abstract submissions, the event focused on "Liver Disorders and Transplantation: Innovations and Evolving Indications." This conference report provides a comprehensive overview of the key themes discussed during the event, encompassing Hepatology, Anesthesia and Critical Care, Acute Liver Failure, Infectious Disease, Immunosuppression, Pediatric Liver Transplantation, Living Donor Liver Transplantation, Transplant Oncology, Surgical Approaches, and Machine Perfusion. The congress provided a platform for extensive discussions on a wide range of topics, reflecting the continuous advancements and collaborative efforts within the liver transplant community.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,352

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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