Canadian Rheumatology Association Annual Scientific Meeting; RBC Convention Centre (and Virtually); Winnipeg, Manitoba, Canada; February 28–March 2, 2024
Notice bibliographique
Résumé
The 78th Annual Meeting of the Canadian Rheumatology Association was held at the RBC Convention Centre in Winnipeg, Manitoba, Canada, and virtually on February 28–March 2, 2024. The program consisted of presentations covering original research, symposia, awards, and lectures. Highlights of the meeting include the following 2024 Award Winners: Distinguished Rheumatologist, John M. Esdaile; Distinguished Investigator, Ann Clarke; Distinguished Teacher-Educator, Nicole Johnson; Emerging Investigator, Tom Appleton; Emerging Teacher-Educator, Pari Basharat; Ian Watson Award for the Best Abstract on SLE Research by a Trainee, Eugene Krustev; Phil Rosen Award for the Best Abstract on Clinical or Epidemiology Research by a Trainee, Derin Karacabeyli; Best Abstract on Research by a Rheumatology Resident, Shane Cameron; Best Abstract on Basic Science Research by a Trainee, Kaien Gu; Best Abstract by a Post-Graduate Research Trainee, Zoha Faheem; Best Abstract on Quality Care Initiatives in Rheumatology, Jean-Charles Mourot; Best Abstract by a Medical Student, Angel Gao; Best Abstract by an Undergraduate Student, Nicholas Chan; Best Abstract by a Rheumatology Post-Graduate Research Trainee, Carolina Munoz-Grajales; Best Abstract on Research by Young Faculty, Lauren King; Best Abstract on Pediatric Research by Young Faculty, Ruud Verstegen; Best Abstract on Spondyloarthritis Research, Fadi Kharouf. Lectures and other events included: Keynote Lecture by Jillian Horton: From Burnout to...What? Critical Frameworks for Tackling Our Burnout Crisis; State of the Art Lecture by Lihi Eder: From Psoriasis to Psoriatic Arthritis: Towards Prevention?; Dunlop-Dottridge Lecture by Hani El-Gabalawy: What is the Impact of RA on First Nations People, and How We Can Work with Communities to Detect and Prevent It?; and the Great Debate: Be it Resolved That EMRs Save Time for Healthcare Providers and Improve Quality of Care. Arguing for: Steven Katz and Jill Hall, and against: Tom Appleton and Dax Rumsey. Topics including rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematosus, systemic sclerosis, Sjögren syndrome, psoriatic arthritis, spondyloarthritis, vasculitis, osteoarthritis, fibromyalgia, and their respective diagnoses, treatments, and outcomes are reflected in the abstracts, which we are pleased to publish in this issue of <i>The Journal of Rheumatology</i>.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».