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Enregistrement W2068164177 · doi:10.1002/jmv.20033

Relationship between the incidence of type 1 diabetes and enterovirus infections in different European populations: Results from the EPIVIR project

2004· article· en· W2068164177 sur OpenAlexaff
Hanna Viskari, Johnny Ludvigsson, Raivo Uibo, Lina Salur, Dalia Marčiulionytė, Róbert Hermann, Gyula Soltész, Martin Füchtenbusch, Anette‐G. Ziegler, Anita Kondrashova, A. Romanov, Mikael Knip, Heikki Hyöty

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Virology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensJuvenile Diabetes Research Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnterovirusIncidence (geometry)Diabetes mellitusPopulationMedicineType 1 diabetesVirologyPoliomyelitisEpidemiologyType 2 diabetesImmunologyInternal medicineEnvironmental healthVirusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence of type 1 diabetes varies markedly between countries. As enterovirus infections have been linked to type 1 diabetes, we determined whether this variation correlates with the frequency of enterovirus infections in different Caucasian populations in Europe. Enterovirus antibodies were examined in the background population (1-year-old and 10-14-year-old children) in seven countries with either exceptionally high (Finland and Sweden) or low/intermediate incidence of diabetes (Estonia, Germany, Hungary, Lithuania, Russia) using EIA and neutralisation assays. Enterovirus antibodies were less frequent in countries with high diabetes incidence compared to countries with low diabetes incidence (P<0.001). This suggests that enterovirus infections are not particularly common in countries with high diabetes incidence. In contrast, there seems to be an inverse correlation between the incidence of type 1 diabetes and enterovirus infections in the background population, which is in line with the previously proposed polio hypothesis according to which the complications of enterovirus infections become more common in an environment with a decreased rate of infections.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
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 savante0,0000,000
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations90
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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