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Enregistrement W4410513011 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv260

THE TAIWAN COLLEGE OF RHEUMATOLOGY CONSENSUS FOR THE MANAGEMENT OF SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS

2025· article· en· W4410513011 sur OpenAlexvenueno aff
Wen‐Nan Huang, Tai-Ju Lee, Song‐Chou Hsieh, Yu-Wan Liao, Heh-Shiang Sheu, Der-Yuan Chen, Ming‐Han Chen, Ling‐Ying Lu, Shue‐Fen Luo, Yeong‐Jian Jan Wu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatologyConsensus conferenceInternal medicineSystemic lupusSystemic diseaseDermatologyIntensive care medicineImmunopathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV260 / #333 Poster Topic: AS24 - SLE-Treatment Background/Purpose Systemic lupus erythematosus (SLE) exhibits diverse clinical presentations and requires regionally-specific management strategies. Building upon established international guidelines, The Taiwan College of Rheumatology developed the first set of recommendations for SLE management to focus on the unmet needs in clinical practice in Taiwan. This consensus aims to empower healthcare professionals and optimize patient outcomes in Taiwan. Methods Rheumatologists from various practicing institutions formed a 15-member panel, through a modified Delphi process, developed consensus statements, which encompasses various aspects of SLE care in Taiwan, including screening and diagnosis; disease monitoring; treatment strategies; and pregnancy. The expert panel reviewed and refined statements through 2 meetings with anonymous voting based on a 5-point Likert scale. Consensus is defined as ≥75% agreement to the proposed statements. Results In total, 32 statements achieved consensus. These statements incorporate the latest scientific evidence with insights from Taiwanese experts to address the unique disease characteristics and challenges faced by patients in the region. Conclusions These could serve as a guide to specialists, family physicians, specialty nurses, and other healthcare professionals in Taiwan in the management of SLE.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,283 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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 présentoui

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