Notice bibliographique
Résumé
Endometriosis debilitates many women in the U.S. and around the world which is characterized by lesions either localized on the uterus or attached to other organs. These lesions act as endometrial tissue which means that during the monthly menstrual cycle, this tissue sheds which results in blood being stuck in body cavities. The only definitive way to diagnose endometriosis is to go through a laparoscopic procedure which is invasive and expensive. Patients may avoid their endometriosis and rely on pain medications to get relief from their symptoms. Biomarkers can be the next method of diagnosis which is noninvasive. Biomarkers can be taken from proteins during angiogenesis, blood, urine, saliva, and genomics. Blood and saliva have a common biomarker of miRNA. CA-125 in the blood is the most common biomarker used to detect endometriosis but it isn’t always accurate. Saliva can remain stable without extra precautions which makes it an ideal method of gaining and testing biomarkers. However, a panel of biomarkers may also be beneficial. Additionally, there may be specific genes in DNA that can show that a patient has endometriosis. An efficient, non-invasive diagnosis method is needed to reduce the amount of time taken to get a diagnosis and get treatment for symptoms closer to the onset of the disease.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».