MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2008061132 · doi:10.1159/000072927

Multiple Sclerosis in Northern Sardinia, Italy: A Methodological Approach for Genetic Epidemiological Studies

2003· article· en· W2008061132 sur OpenAlexaff
Maura Pugliatti, Stefano Sotgiu, A. Dessa Sadovnick, Irene M. Yee, Maria Alessandra Sotgiu, Charles M. Poser, Giulio Rosati

Notice bibliographique

RevueNeuroepidemiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistero dell'Università e della RicercaFondazione Italiana Sclerosi Multipla
Mots-clésMedicineEpidemiologyMultiple sclerosisDiseasePopulationIncidence (geometry)DemographyFamily historyFamily aggregationPediatricsEnvironmental healthPathologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The etiopathogenesis of multiple sclerosis (MS) remains unclear. However, genetic factors are believed to be important in disease susceptibility. A methodological approach is presented for a population-based study aimed at investigating MS familial incidence and patterns of familial clustering in Northern Sardinia, Italy, with a reported MS prevalence of 150/100,000 population. Patients with MS since 1965 to the present and known to the MS Register for the province of Sassari will be asked to provide genealogical, comorbid and demographic information. Statistical analyses of the familial risk for MS will depend on the completeness of MS 'age at onset' data for affected individuals and age at the time family history is obtained (or age at death) for unaffected family members.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,245
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,245
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,577
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,122 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuroepidemiologyMême sujetMultiple Sclerosis Research StudiesTravaux en français237 207