Knowledge Gaps in Reproductive Health among Women with MS (KNOWwMS): a project protocol
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic condition affecting primarily women in childbearing age. Studies have highlighted the significant challenges and limitations women face in accessing reliable and consistent information on reproductive health from neurologists and other healthcare professionals, especially in limited resources settings. In these global settings, there is a need to explore the core set of information about MS and its impact on their reproductive health that could lead to better awareness and self-reliance. The project aims to define a set of information that any woman with MS should know (“Core Knowledge Set”), tailored towards resource-limited settings. This set will be aimed at filling key knowledge gaps reported by women with MS regarding the connection between MS and reproductive health. Additionally, it may serve as a valuable tool to support the adoption of evidence-based recommendations for improving access to MS-related information. A mixed methodology has been developed for informing the set through two stages: (a) mapping the available evidence by means of a systematic scoping review of the published literature addressing information needs among women with MS, and (b) two international, anonymous on-line surveys aimed at assessing access to information sources and knowledge gaps from the perspective of women as well as MS healthcare professionals, focusing on limited resources settings.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,085 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,009 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».