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Enregistrement W2048842194 · doi:10.3390/s130708523

Major Odorants Released as Urinary Volatiles by Urinary Incontinent Patients

2013· article· en· W2048842194 sur OpenAlexaff
Sudhir Kumar Pandey, Ki‐Hyun Kim, Si Kyung Choi, In Sa, Soo Yeon Oh

Notice bibliographique

RevueSensors · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasal Surgery and Airway Studies
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research FoundationMinistry of Education, Science and TechnologyKimberly-Clark
Mots-clésOdorMethanethiolTrimethylamineUrineChemistryChromatographyUrinary systemHydrogen sulfideUrine sampleHexanalAcetaldehydeDimethyl sulfideUrinary incontinenceSulfurOrganic chemistryMedicineBiochemistryUrologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, volatile urinary components were collected using three different types of samples from patients suffering from urinary incontinence (UI): (1) urine (A); (2) urine + non-used pad (B); and (3) urine + used pad (C). In addition, urine + non-used pad (D) samples from non-patients were also collected as a reference. The collection of urinary volatiles was conducted with the aid of a glass impinger-based mini-chamber method. Each of the four sample types (A through D) was placed in a glass impinger and incubated for 4 hours at 37 °C. Ultra pure air was then passed through the chamber, and volatile urine gas components were collected into Tedlar bags at the other end. These bag samples were then analyzed for a wide range of VOCs and major offensive odorants (e.g., reduced sulfur compounds (RSCs), carbonyls, trimethylamine (TMA), ammonia, etc.). Among the various odorants, sulfur compounds (methanethiol and hydrogen sulfide) and aldehydes (acetaldehyde, butylaldehyde, and isovaleraldehyde) were detected above odor threshold and predicted to contribute most effectively to odor intensity of urine incontinence.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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