Proposition d’un outil d’aide au diagnostic du syndrome du canal carpien pour les acteurs de la santé au travail
Bibliographic record
Abstract
Les acteurs de la santé au travail sont confrontés à un manque d’outils quantitatifs de suivi et de diagnostic du syndrome du canal carpien (SCC). Pour répondre à ce manque, un outil de diagnostic du SCC est proposé dans cette communication. Il est composé de deux tests : le test de la roue qui consiste à détecter des encoches sur une roue en mouvement et le test de la poutre qui détecte un niveau de sensibilité à une force exercée sur un doigt concerné par le SCC. Deux études expérimentales ont été conduites pour valider cet appareil. La première étude montre que les mesures effectuées avec l’appareil sont répétables, la seconde vise à étudier la sensibilité et la spécificité de l’outil en comparaison avec une étude électrodiagnostique. Les résultats montrent que l’appareil de détection du SCC a un excellent pouvoir discriminant permettant d’identifier les sujets sains et les sujets atteints du SCC.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".