Metadata Schema of the Common Data Elements for Dementia (v3)
Notice bibliographique
Résumé
Data in the Medical Informatics Platform (MIP) resides in hospital servers and never leaves the hospital. Analyses and experiments are executed with respect to that principle while preserving patients’ anonymity making it infeasible for their identity to be inferred. Hospitals importing their data to the Medical Informatics Platform join a federation so as to run analyses on data from other hospital nodes as well. Each federation in the MIP refers to a specific Medical Condition. Here the metadata for the federation of hospitals that studies dementia is presented. This metadata schema, consisting of a total of 180 variables, has the following main variable categories: **1. PET** - 3 variables (AV45, FDG-PET, PIB SUVR) which are average scores of measurements collected by a Positron Emission Tomography **2. Brain Anatomy** - 135 volumetric variables based on a brain atlas. Values have been generated from the brain feature extraction pipeline which uses SPM12 **3. Diagnosis** - 12 polynomial variables related to medical conditions like Alzheimer and Parkinson **4. Neuropsychology** - 4 variables for scores in Mini Mental State Examination , 1 Montreal Cognitive Assessment, Hoehn and Yahr scale, Unified Parkinson Disease Rating Scale **5. Demographics** - 5 variables for basic demographic information that does not reveal patient’s identity **6. Genetic** - 14 variables for Single Nucleotide Polymorphisms which are for genetic variation **7. Proteome** - 6 variables which depict the level of some proteins The metadata viewing and management is done by Data Catalogue, a central web portal of MIP. Data Catalogue offers presentation, search and hierarchical visualisation of metadata information for datasets imported into the MIP while providing metadata management features to authorized users. One of its features is parsing metadata descriptions in XLSX files and generating their equivalent in a hierarchical JSON format which the MIP uses. In this repository we upload metadata in both XLSX and the generated JSON format.
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 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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,030 |
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 ».