Notice bibliographique
Résumé
Gout is a common inflammatory arthritis triggered by the crystallization of uric acid within the joints1. Gout causes severe pain and suffering and is a substantial cause of morbidity. Further, emerging evidence suggests that gout is strongly associated with the metabolic syndrome2 and may lead to myocardial infarction3–5, diabetes6, and premature death7,8. A number of epidemiological studies from a diverse range of countries suggest that gout has increased in prevalence and incidence in the past few decades. Using the NHANES III age/sex prevalence and the corresponding 2005 population estimates from the US Census Bureau, it is estimated that up to 6.1 million adults aged ≥ 20 years have ever had gout9. Consequently, gout has a significant economic impact in society due to both direct medical costs and indirect costs9–12. A substantial proportion of gout patients under the care of physicians fail to achieve adequate control of hyperuricemia or symptoms13. Recent studies indicate that the majority of gout patients under the care of physicians are not adequately managed with currently available anti-gout therapies13–17. These gout cases have been referred to as “treatment-failure gout” and have become the primary target for quality improvement of care, including new drug development13,18–23. Although recent treatment guidelines and increased educational efforts could improve the quality of gout care, even under the very best of conditions, between 100,000 and 300,000 in … Address reprint request to Dr. Choi. E-mail: dr.choi{at}yahoo.com Dr. Kim is supported by NIH T32 (AR07442) Training Program in Rheumatic Disease; Dr. Choi served on the advisory board for Takeda and Savient Pharmaceuticals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,008 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».