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Enregistrement W6958637240 · doi:10.6084/m9.figshare.5782698.v1

Additional file 1: Figure S1. of MAGnesium sulphate for fetal neuroprotection to prevent Cerebral Palsy (MAG-CP)—implementation of a national guideline in Canada

2018· article· en· W6958637240 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroprotectionTable (database)Cerebral palsyGuidelineFetusPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between-centre variability of optimal, under and suboptimal uses of MgSO4 among the 11 participating centres. Figure S2. Trend of antenatal corticosteroid administration over time among women with underuse of MgSO4 as a proxy for non-precipitous deliveries. Figure S3. Variability of MgSO4 use for fetal neuroprotection among MAG-CP centres (represented by the blue triangles) and non-MAG-CP centres (represented by the green circles). Table S1. MAG-CP (MAGnesium sulphate for fetal neuroprotection to prevent Cerebral Palsy), CPN (Canadian Perinatal Network) and CNN (Canadian Neonatal Network) collaborative groups. Table S2. Definitions of conditions and variables as used in the Canadian Perinatal Network (CPN). Table S3. Geographic regions of participating centres in the Canadian Perinatal Network (CPN). Table S4. Absolute utilisation rates of MgSO4 for fetal NP by study time period (from August 01/05 to September 30/15). Table S5. Segmented regression analysis of the nine centres that contributed data to both pre-MAG-CP and MAG-CP eras. Table S6. Sensitivity analyses of overall utilisation rates of MgSO4 using data from the nine centres that contributed data to both pre-MAG-CP and MAG-CP eras. Table S7. Determinants of engagement of participating sites in MAG-CP. Table S8. Components of engagement and relation to optimal use. Table S9. Antenatal MgSO4 use at GA 24–31+6 weeks by indication, from Jan 1/11 to Sep 30/15. (DOCX 281 kb)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7740,074

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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
Publié2018
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Résumé présentoui

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