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Enregistrement W4398778237 · doi:10.20944/preprints202405.1571.v1

Development of Epidemiological Research Guidelines for Myalgic Encephalomyelitis / Chronic Fatigue Syndrome in Canada

2024· preprint· en· W4398778237 sur OpenAlexafffundabout
Enkhzaya Chuluunbaatar, Travis Boulter, Carola Muñoz, Sunita Vohra, Rahul Shetty, Sharon Houle, Riina Bray, Kathleen Kerr, Luís Nacul

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreNova Scotia Health AuthorityUniversity of AlbertaWomen's Health Research InstituteUniversity of TorontoProvincial Health Services AuthorityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBritish Columbia Centre for Disease ControlBCCDC Foundation for Public Health
Mots-clésChronic fatigue syndromeEncephalomyelitisEpidemiologyMedicinePsychologyPsychiatryPathologyMultiple sclerosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Interdisciplinary Canadian Collaborative ME Research Network (ICanCME), established in 2019, aims to foster research in Canada and contribute to finding the causes and possible treatments for myalgic encephalomyelitis /chronic fatigue syndrome (ME/CFS), thereby reducing the impact of ME/CFS on the health of Canadians. The main objectives of this paper are to suggest standards for ME/CFS research for the collection of data from participants (Recommended Data Elements) and to consider other factors, such as design, language, cultural issues, equity, and diversity. Consensus of the relevant contents of this research guideline was reached during the ICanCME working group meetings and were based on existing guidelines. Members of the working group contributed to guideline development based on their respective expertise. The proposed research guidelines could improve research quality and advance knowledge in the field of ME/CFS, and ultimately benefit ME/CFS patients.

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)0,337
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,496
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3370,496
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,008
Bibliométrie0,0210,023
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0150,006
Science ouverte0,0160,008
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,014 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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'admission3
Résumé présentoui

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