Notice bibliographique
Résumé
J. Michael Brewer, DO, MS, is a cardiovascular and ECMO intensivist at INTEGRIS Health Baptist Medical Center, Oklahoma City, Oklahoma, USA. He is also affiliated with the Program in Health Quality at Queen’s University, Kingston, Ontario, Canada. His clinical expertise includes ECMO transport and venopulmonary ECMO, topics on which he has published numerous manuscripts. He also has a keen interest and expertise in healthcare quality, specifically in using teamwork interventions to improve the performance and effectiveness of multidisciplinary ECMO teams.Marc O. Maybauer, MD, PhD, EDIC, FCCP, FACC, FASE, is Professor and Chief of Critical Care Medicine, Executive Director of the Critical Care Organization, and Director of the Anesthesiology ECMO Program at the University of Florida, Gainesville, Florida, USA. In addition, he holds professorships with the University of Queensland, Australia, and the Philipps University of Marburg, Germany. Dr. Maybauer is the Editor of the textbook Extracorporeal Membrane Oxygenation - A Problem Based Learning Approach with Oxford University Press. He has a special interest in Veno-Pulmonary (VP) ECMO for acute right ventricular support. Dr. Maybauer has described several innovative VP ECMO configurations and is further investigating this novel ECMO mode.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,546 | 0,388 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».