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Enregistrement W6902463224 · doi:10.6084/m9.figshare.5726686

A spatial analysis of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) cases in the United States and their proximity to multidisciplinary ALS clinics, 2013

2017· article· en· W6902463224 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisGeocodingMultidisciplinary approachDiseaseEpidemiologyQuarter (Canadian coin)Specialty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a fatal motor neuron disease that typically results in death within 2–5 years of initial symptom onset. Multidisciplinary ALS clinics (MDCs) have been established to provide specialty care to people living with the disease. Objective: To estimate the proximity of ALS prevalence cases to the nearest MDC in the US to help evaluate one aspect of access to care. Methods: Using 2013 prevalence data from the National ALS Registry, cases were geocoded by city using geographic information system (GIS) software, along with the locations of all MDCs in operation during 2013. Case-to-MDC proximity was calculated and analyzed by sex, race, and age group. Results: During 2013, there were 72 MDCs in operation in 30 different states. A total of 15,633 ALS cases were geocoded and were distributed throughout all 50 states. Of these, 62.6% were male, 77.9% were white, and 76.2% were 50–79 years old. For overall case-to-MDC proximity, nearly half (44.9%) of all geocoded cases in the US lived >50 miles from an MDC, including approximately a quarter who lived >100 miles from an MDC. There was a statistically significant difference between distance to MDC by race and age group. Conclusions: The high percentage of those living more than 50 miles from the nearest specialized clinic underscores one of the many challenges of ALS. Having better access to care, whether at MDCs or through other modalities, is likely key to increasing survivability and obtaining appropriate end-of-life treatment and support for people with ALS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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