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Enregistrement W1976935582 · doi:10.1186/1710-1492-10-s1-a32

Accidental exposure (AE) to peanut in a large cohort of Canadian children with peanut allergy

2014· article· en· W1976935582 sur OpenAlexaffvenueabout
Sabrine Cherkaoui, Moshe Ben‐Shoshan, Reza Alizadehfar, Yuka Asai, Greg Shand, Yvan St‐Pierre, Laurie Harada, Mary Allen, Ann E. Clarke

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensOntario Medical AssociationPyrogenesis (Canada)McGill University Health CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeanut allergyAccidentalCohortAllergyMedicineEnvironmental healthToxicologyFood allergyBiologyImmunologyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have previously estimated that the annual rate of accidental exposure (AE) to peanut in a Canadian cohort of 1411 children with peanut allergy, followed for 2227 patient-years, was 11.9% [ 1 ]. The cohort has increased to 1825 children, with 4134 patient-years of follow-up, and we determined the incidence of AE in this expanded cohort and described the severity, management, and location of the AE. Children with physician-confirmed peanut allergy were identified from the Montreal Children’s Hospital and food allergy advocacy organizations from 2004 to May 2013. Parents completed a questionnaire at study entry and every two years regarding their child’s AE to peanut over the preceding year; starting in 2010, follow-up questionnaires were administered annually.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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