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Enregistrement W4410600783 · doi:10.1016/j.ard.2025.04.024

Treating juvenile dermatomyositis to target: Paediatric Rheumatology European Society/Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance-endorsed recommendations from an international task force

2025· article· en· W4410600783 sur OpenAlexaff
Angelo Ravelli, Silvia Rosina, Jayne MacMahon, Ana Rebollo-Giménez, Claas Hinze, Liza McCann, Ann M. Reed, Lisa G. Rider, Brigitte Bader‐Meunier, Claudio Bruno, Caifeng Li, Raquel Campanilho‐Marques, Chiara Fiorillo, Adam M. Huber, Marc H.A. Jansen, Özgür Kasapçopur, María Martha Katsicas, Susan Kim, Polly Livermore, Sue Maillard, Clara Malattia, Angela Migowa, Takako Miyamae, Ruth Murphy, Rebecca Nicolai, Charalampia Papadopoulou, Clarissa Pilkington, Helga Sanner, Sujata Sawhney, Elżbieta Smolewska, Stacey E. Tarvin, Georgina Tiller, Nataša Toplak, Lucy R. Wedderburn, Francesca Bovis, Alessandro Consolaro, Brian M. Feldman

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreUniversity of TorontoSickKids FoundationDalhousie UniversityHospital for Sick ChildrenInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of HealthRegione LiguriaMinistero della SaluteNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineJuvenile dermatomyositisRheumatologyTask forceInternal medicineArthritisPhysical therapyJuvenileDermatomyositisFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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