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Enregistrement W2122486133 · doi:10.1097/00054725-200405000-00007

Bones and Crohnʼs

2004· article· en· W2122486133 sur OpenAlexafffund
Jesse Siffledeen, Richard N. Fedorak, Kerry Siminoski, Ho Jen, Eric Vaudan, Neena S. Abraham, Hillary Seinhart, Gordon R. Greenberg

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCrohn's and Colitis Foundation of CanadaCrohn's and Colitis Foundation
Mots-clésOsteopeniaBone mineralMedicineOsteoporosisFemoral neckBone densityInternal medicineBone diseaseOutpatient clinicGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have confirmed that the prevalence of decreased bone mineral density is elevated in patients with inflammatory bowel disease. The objective of the current study was to determine the prevalence of osteopenia and osteoporosis in a cross-sectional outpatient population of 242 adult patients with Crohn's disease and to determine which clinical characteristics and serum and urine biochemical factors might be predictive of bone loss. Thirty-seven percent had normal bone density, 50.0% were osteopenic, and 12.9% were osteoporotic. Among the sites used to diagnose low bone mineral density, the femoral neck demonstrated the highest prevalence of osteopenia and the ultra-distal radius the highest prevalence of osteoporosis. However, low bone mineral density at one site was always predictive of low bone mineral density at the other. Corticosteroid use during the year before assessment was found to be consistently predictive of low bone mineral density in males but not in females. In contrast, low body mass index and high platelet counts were consistently predictive of low bone mineral density in females but not in males. Disease location, smoking, and age were not predictive of changes in bone mineral density.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations77
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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