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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging
Sujet
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

214 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
214 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 5

Les étiquettes couvrent 1 des 214 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 214 des 214 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Connectomics and molecular imaging in neurodegeneration
Gérard N. Bischof, Michael Ewers, Nicolai Franzmeier, Michel J. Grothe, Merle C. Hoenig, Ece Kocagöncü +5 autres
2019· review· en· European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
affsans résuménon étiqueté
[18F]Fluorinated estradiol derivatives for oestrogen receptor imaging: impact of substituents, formulation and specific activity on the biodistribution in breast tumour-bearing mice
François Bénard, Naseem Ahmed, Jean‐Mathieu Beauregard, Jacques Rousseau, Antonio Aliaga, Céléna Dubuc +2 autres
2008· article· en· European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations
affsans résuménon étiqueté
Physiologic colonic uptake of 18F-FDG on PET/CT is associated with clinical response and gut microbiome composition in patients with advanced non-small cell lung cancer treated with immune checkpoint inhibitors
Lena Cvetkovic, Claudine Régis, Corentin Richard, Lisa Derosa, Antoine Leblond, Julie Malo +6 autres
2020· article· en· European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
affsans résuménon étiqueté
A case of COVID-19 lung infection first detected by [18F]FDG PET-CT
Hamidreza Amini, Ghasemali Divband, Z. Montahaei, Tohid Dehghani, H Kaviani, Zohreh Adinehpour +3 autres
2020· article· en· European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affsans résuménon étiqueté
[18F]-FDG PET in anal canal cancer: a systematic review and meta-analysis
Seyed Ali Mirshahvalad, Aruz Mesci, Vanessa Murad, Andrés Kohan, Claudia Ortega, Patrick Veit‐Haibach +1 autres
2023· review· en· European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations

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