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Enregistrement W4394321026 · doi:10.6084/m9.figshare.5124358

Supplementary Material for: Cross-Talk between Available Guidelines for the Management of Patients with Beta-Thalassemia Major

2013· dataset· en· W4394321026 sur OpenAlexaboutno aff
K.M. Musallam, M. Angastiniotis, Androulla Eleftheriou, John B. Porter

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2013
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeta thalassemiaThalassemiaBETA (programming language)MedicineComputer scienceInternal medicineProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efforts to optimize the management of patients with β-thalassemia major (TM) continue to expand. Evidence from biomedical research evaluating safe and careful processing measures of blood products, the efficacy and safety of oral iron chelators, and noninvasive techniques for the assessment of iron overload are translated into better patient outcomes. The construction of TM management guidelines facilitated the incorporation of such evidence into practice. However, as several aspects of the management of TM remain controversial or governed by resource availability, a concern regarding potential variations in recommendations made by the different guidelines becomes rational, especially for physicians treating TM patients outside countries where the guidelines were constructed. In this work, we overview currently available guidelines for the management of TM and explore apparent similarities and differences between them. The evaluated guidelines included the Thalassaemia International Federation, US, Canadian, UK, Italian and Australian guidelines. We noted a general consensus for most aspects of management, although some guidelines provided more comprehensive and contemporary recommendations than others. We did not identify differences warranting concern, although minor differences in iron overload assessment strategy and more notable variations in the recommendations for iron chelation therapy were observed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2960,050

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,267 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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