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Enregistrement W4391116056 · doi:10.1016/j.semarthrit.2024.152378

The Sjögren's Working Group: The 2023 OMERACT meeting and provisional domain generation

2024· article· en· W4391116056 sur OpenAlexaff
Rachael A. Gordon, Yann Nguyen, Nathan Foulquier, Maxime Beydon, Tamer A. Gheita, R. Hajji, Ilfita Sahbudin, Alberta Hoi, Wan‐Fai Ng, José Alexandre Mendonça, Daniel J. Wallace, Beverley Shea, George A. W. Bruyn, Susan M. Goodman, Benjamin A. Fisher, Chiara Baldini, Karina D. Torralba, Hendrika Bootsma, Esen K. Akpek, Sezen Karakus, Alan N. Baer, Soumya D. Chakravarty, Lene Terslev, Maria Antonietta D’Agostino, Xavier Mariette, Dana DiRenzo, Astrid Rasmussen, Athena Papas, Cristina Montoya, Suzanne Arends, Md Yuzaiful Md Yusof, I.A. Pintilie, Blake M. Warner, Katherine M. Hammitt, Vibeke Strand, Coralie Bouillot, Peter Tugwell, Nevsun İnanç, José Luís Andreu, Marie Wahren‐Herlenius, Valérie Devauchelle‐Pensec, Caroline H. Shiboski, A. A. Benyoussef, Sharmila Masli, Adrian Y. S. Lee, Divi Cornec, Simon Bowman, Maureen Rischmueller, Sara S. McCoy, Raphaèle Séror

Notice bibliographique

RevueSeminars in Arthritis and Rheumatism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensSjögren’s Society of CanadaOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesServierNational Institutes of HealthArgenxSanofiGlaxoSmithKlineBioClinicaAmgenPfizerKiniksa PharmaceuticalsNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchGeorgia Clinical and Translational Science AllianceCelgeneBirmingham Biomedical Research CentreAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineVariety (cybernetics)Multidisciplinary approachIdentification (biology)DiseaseWorking groupDomain (mathematical analysis)Affect (linguistics)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sjögren's disease (SjD) is a systemic autoimmune exocrinopathy with key features of dryness, pain, and fatigue. SjD can affect any organ system with a variety of presentations across individuals. This heterogeneity is one of the major barriers for developing effective disease modifying treatments. Defining core disease domains comprising both specific clinical features and incorporating the patient experience is a critical first step to define this complex disease. The OMERACT SjD Working Group held its first international collaborative hybrid meeting in 2023, applying the OMERACT 2.2 filter toward identification of core domains. We accomplished our first goal, a scoping literature review that was presented at the Special Interest Group held in May 2023. Building on the domains identified in the scoping review, we uniquely deployed multidisciplinary experts as part of our collaborative team to generate a provisional domain list that captures SjD heterogeneity.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,036

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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