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Enregistrement W6942454216 · doi:10.15017/7164781

脳卒中データベース研究の展望

2023· article· en· W6942454216 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKyushu University Institutional Repository (QIR) (Kyushu University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)Health careEpidemiologyInformed consentMedical recordAcute strokeQuality (philosophy)MEDLINEInformation system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Database research for stroke have contributed to the development of evidence and the establishment of guidelines for stroke management. In Japan, the Fukuoka stroke registry, a regional cohort̶which provides highly accurate data̶and the Japan stroke data bank̶which includes nationwide comprehensive data̶have been collected through individual questionnaires (as revealed by a conventional epidemiological study). Recently, studies using existing data, such as insurance claims data, have become popular (as revealed by a data-driven epidemiological study). The nationwide survey of acute stroke care capacity for proper designation of comprehensive stroke center in Japan (J-ASPECT study) is assessing the quality of stroke care to close the gap between guidelines and clinical practice using data from the Diagnosis Procedure Combination, developed as a measurement tool to standardize, evaluate, and improve the quality of healthcare in Japan and to clarify the content of acute-phase hospital care. The National Database of Health Insurance Claims and Specific Health Checkups is the largest database globally that facilitates the visualization of stroke care in Japan. Large-scale real-world databases̶such as the Registry of the Canadian Stroke Network and Riks-Stroke̶have been constructed worldwide. In both cases, data are collected without obtaining consent and are linked to existing data, such as administrative data. However, the environment for database research has not been sufficiently developed from the perspective of personal information protection and research ethics in Japan. In this era of medical big data, extensive medical information is automatically recorded electronically. Medical DX (digital transformation) aims to enable the appropriate use of such medical information and linking it with existing data̶such as insurance claims data and administrative data. A large database research utilizing electronic information can change the future of stroke care.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,149 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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