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Enregistrement W2068643493 · doi:10.1080/15427609.2011.549692

Estimating the Relative Impact of Early-Life Infection Exposure on Later-Life Tuberculosis Outcomes in a Canadian Sample

2011· article· en· W2068643493 sur OpenAlexafffundabout
Nathaniel Osgood, Aziza Mahamoud, Kristen Hassmiller Lich, Yuan Tian, Assaad Al-Azem, Vernon Hoeppner

Notice bibliographique

RevueResearch in Human Development · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquedemographic modeling and climate adaptation
Établissements canadiensThe Lung Association SaskatchewanWellesley InstituteUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthWorld Health Organization
Mots-clésTuberculosisMedicineIntervention (counseling)PopulationDemographyGerontologyEnvironmental healthPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article seeks to elucidate effects of early-life influences on later-life tuberculosis outcomes using a dynamic computer simulation model. To illustrate the value of such a model, three research questions are considered: 1) If we implemented an intervention capable of reducing infection rates to varying degrees, what would the impact be on tuberculosis prevalence by age? 2) If there were a temporary increase in the rate of infection, what would the impact be on tuberculosis outcomes for the population? 3) If a fixed number of recently infected individuals were targeted for prophylactic treatment, who should be chosen to maximize impact?

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,396
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,080 · 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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