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Enregistrement W6894300560 · doi:10.5683/sp2/uj8nni

Catherine's Asthma

2020· dataset· en· W6894300560 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaWheezeAsthma managementPatient educationControl (management)ChartMedical history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catherine’s Asthma Case introduces a 52-year-old woman with a persistent cough as the student’s last patient of the day. The main learning objectives are to take a focused history and identify risk factors and clinical features that increases probability of asthma diagnosis; to develop a broad differential diagnosis of wheeze / cough. (Not all that wheezes is asthma); to become familiar with management of asthma, different medication delivery methods, and other management options; to be comfortable assessing asthma control in follow-up; and to be aware of inhaled glucocorticoid side effects. There is more information about our learning objectives and the project's aims here on the Canadian Health Education Commons (CHEC).The EMR's used in our case include MedAccess and Netcare. This case is designed to make the student consider clinical time management in their decision-making. The student is given 15 minutes to make all of their decisions for the initial visit, including history and patient chart review, a physical exam, an initial diagnosis, initial management and patient education. This visit is followed up 2 months later, and the student is asked whether the symptoms have been controlled. This decision can lead to two separate outcomes for the patient. There is also bonus content for this case, with further management several months later. The learner is encouraged to investigate, explore, ask questions, and make rapid decisions based on realistic clinical encounters with the patient. The learner will be required to engage general principles of history taking, consider principles of reflective practice, see how their assessment may impact a patient’s health following the visit, and consider some of the fears or misconceptions around steroid use. This case was developed as part of the SharcBAIT Project

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,005

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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