Additional file 1 of Long-term recovery of sensorimotor functions and prediction of participation in survivors of critical illness: a prospective cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Supplementary material 1: Figure 1 Distribution of the Reintegration to Normal Living Index (RNLI) total score. Table 1 Correlation coefficients for the sensorimotor outcome measures at follow-up and the Reintegration to Normal Living Index at follow-up. Figure 2 Receiver Operating Characteristic (ROC) curve illustrating the predictive performance of the MiniBESTest for distinguishing between good and poor long-term participation. The area under the curve (AUC) is 0.6727 (95% CI 0.595–0.751), indicating fair discriminatory ability. The optimal threshold of 9.5, determined using the Youden Index, yields a sensitivity of 0.546 and a specificity of 0.792. Figure 3 Model Performance of the selected model with physical outcomes Linear model with Box-and-Block-Test, Five-Times-Sit-to-Stand-Test, Mini Balance Evaluation Systems Test (MiniBEST) and the muscle strength measured by the Medical Research Council (MRC) sum score at Visit 1 (V1) describing the Reintegration of Normal Living Index in % (RNLI_p). Figure 4 Model Performance of the extended selected model linear Model with depression, duration of mechanical ventilation, sex, cerebral ischemia, Elixhauser comorbidity index, Mini Balance Evaluation Systems Test (MiniBEST), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) describing the Reintegration of Normal Living Index in % (RNLI_p). Table 2 Parameterwise shrinkage factors and shrinkage-adjusted estimates.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,000 |
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.
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 découle