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Enregistrement W4410232452 · doi:10.1093/rap/rkaf053

Onco-rheumatology: from rags to riches, a transdisciplinary evolution

2025· editorial· en· W4410232452 sur OpenAlexaff
Daniela Marotto, Canio Martinelli, Patrizia Maiorano, Antonella Fioravanti, Patrizia Amato, Giovanni Baglìo, Graziella Calugi, Andrea Fiorillo, Tindara Franchina, Francesca Gimigliano, Giovanni Iolascon, Maria Cristina Maggio, Luciano Mutti, Luigi Pirtoli

Notice bibliographique

RevueRheumatology Advances in Practice · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheumatologyMedicineInternal medicineDisciplineFamily medicineLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With ongoing advancements in medicine, patient management has become increasingly complex, especially when multiple conditions intersect. The need for integrated, transdisciplinary approaches has never been more critical. This complexity arises not only from the proliferation of targeted therapies, but also from the interplay of multilevel interactions among different organ systems, patient-specific variables and evolving risk factors. In such a non-linear landscape, ‘single-disease’ models often prove inadequate, as they fail to capture the full scope of intertwined pathophysiological processes. Indeed, the World Health Organization together with the National Institutes of Health and the Italian Ministry of Health advocate for considering the full scope of a patient’s life, circumstances and evolving needs rather than the single disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,338 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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