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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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.

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Revue
Best Practice & Research Clinical Haematology
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.

47 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002024
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.
47 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 1

Les étiquettes couvrent 0 des 47 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 47 des 47 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
Transformation of follicular lymphoma
Izidore S. Lossos, Randy D. Gascoyne
2011· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
169
citations
affsans résuménon étiqueté
Management of relapsed/refractory DLBCL
Clémentine Sarkozy, Laurie H. Sehn
2018· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
142
citations
affsans résuménon étiqueté
The management of alloimmune neonatal thrombocytopenia
Victor S. Blanchette, Jo‐Ann Johnson, Margaret L. Rand
2000· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
106
citations
affsans résuménon étiqueté
Bleeding and antidotes in new oral anticoagulants
Ammar Majeed, Sam Schulman
2013· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
100
citations
affsans résuménon étiqueté
Red blood cell substitutes
Thomas Ming Swi Chang
2000· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
71
citations
affsans résuménon étiqueté
New oral anticoagulants in elderly patients
Stefano Barco, Yuk Wah Cheung, John W. Eikelboom, Michiel Coppens
2013· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
69
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Tissue factor in tumour progression
Janusz Rak, Chlöe Milsom, Nathalie Magnus, Joanne Yu
2009· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
63
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Pathogenesis of follicular lymphoma
Tracy Lackraj, Rashmi S. Goswami, Robert Kridel
2017· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
affsans résuménon étiqueté
Stem-cell transplantation in multiple myeloma
Jean‐Luc Harousseau, Philippe Moreau, Michel Attal, Thierry Façon, Hervé Avet‐Loiseau
2005· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
42
citations
affsans résuménon étiqueté
Diamond–Blackfan anaemia
Melvin H. Freedman
2000· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
32
citations
affsans résuménon étiqueté
Oral delivery of heparin: SNAC and related formulations
Graham F. Pineo, Russell D. Hull, Victor J. Marder
2004· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
30
citations
affsans résuménon étiqueté
Gene expression profiling and multiple myeloma
John D. Shaughnessy, Fenghuang Zhan, Barthel Barlogie, A. Keith Stewart
2005· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
29
citations
affsans résuménon étiqueté
Thrombosis and bleeding in hematological malignancy
Tzu‐Fei Wang, Avi Leader, Kristen M. Sanfilippo
2022· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Blood coagulation and cancer genes
Nadim Tawil, Janusz Rak
2022· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affsans résuménon étiqueté
Clinical decision rules in venous thromboembolism
Grégoire Le Gal, Marc Carrier, Marc Rodger
2012· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Can Ph-like ALL be effectively targeted?
Luke Maese, Elizabeth A. Raetz
2019· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affsans résuménon étiqueté
Novel oral anticoagulants in secondary prevention of stroke
H. C. Diener, J. Donald Easton, Graeme J. Hankey, Robert G. Hart
2013· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
The role of registries in hematological disorders
Helen Baldomero, Daniel Neumann, Nada Hamad, Yoshiko Atsuta, Anna Sureda, Minako Iida +31 autres
2024· review· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Editor's introduction
Laurie H. Sehn
2018· editorial· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
De Nederlandse Grondwet geëvalueerd; anker- of verdwijnpunt?
T. Barkhuysen, Антоанета Димитрова, van M.L. Emmerik, J.H. Gerards, H.M. Griffioen, M.M. Groothuis +5 autres
2009· article· en· Best Practice & Research Clinical Haematology· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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