← Retour à la cohorte
Genome-wide association study of kidney function decline in individuals of European descent
Mathias Gorski, Adrienne Tin, Maija Garnaas, Gearoid M. McMahon, Audrey Y. Chu, Bamidele O. Tayo, Cristian Pattaro, Alexander Teumer, Daniel I. Chasman, John Chalmers, Pavel Hamet, Johanne Tremblay, Mark Woodward, Thor Aspelund, Guðný Eiríksdóttir, Vilmundur Guðnason, Tamara B. Harris, Lenore J. Launer, Albert V. Smith, Braxton D. Mitchell, Jeffrey R. O’Connell, Alan R. Shuldiner, Josef Coresh, Man Li, Paul Freudenberger, Edith Hofer, Helena Schmidt, Reinhold Schmidt, Paul Mitchell, Jie Jin Wang, Ian H. de Boer, Li Guo, David S. Siscovick, Zoltán Kutalik, Tanguy Corre, Péter Vollenweider, Gérard Waeber, Jayanta Gupta, Peter A. Kanetsky, Shih-Jen Hwang, Matthias Olden, Qiong Yang, Mariza de Andrade, Elizabeth J. Atkinson, Sharon L. R. Kardia, Stephen T. Turner, Jeanette M. Stafford, Jingzhong Ding, Ching‐Ti Liu, Cristina Barlassina, Daniele Cusi, Erika Salvi, Jan A. Staessen, Paul M. Ridker, Harald Grallert, Christa Meisinger, Martina Müller‐Nurasyid, Bernhard K. Krämer, Holly Kramer, Sylvia E. Rosas, Ilja M. Nolte, Brenda W.J.H. Penninx, Harold Snieder, Fabiola Del Greco M, André Franke, Ute Nöthlings, Wolfgang Lieb, Stephan J. L. Bakker, Ron T. Gansevoort, Pim van der Harst, Abbas Dehghan, Oscar H. Franco, Albert Hofman, Fernando Rivadeneira, Sanaz Sedaghat, André G. Uitterlinden, Stefan Coassin, Margot Haun, Barbara Kollerits, Florian Kronenberg, Bernhard Paulweber, Nicole Aumann, Karlhans Endlich, Mike Pietzner, Uwe Völker, Rainer Rettig, Vincent Chouraki, Catherine Helmer, Jean‐Charles Lambert, Marie Metzger, Bénédicte Stengel, Terho Lehtimäki, Leo‐Pekka Lyytikäinen, Olli T. Raitakari, Andrew D. Johnson, Afshin Parsa, Murielle Bochud, Iris M. Heid, Wolfram Goessling, Anna Köttgen, W.H. Linda Kao, Caroline S. Fox, Carsten A. Böger
Notice bibliographique
RevueKidney International · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingMünchner Zentrum für GesundheitswissenschaftenServierMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthU.S. Public Health ServiceCentre for Medical Systems BiologyUniversität GreifswaldHjartaverndNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesTurun Yliopistollinen KeskussairaalaEmil Aaltosen SäätiöAustrian Science FundMedizinische Universität GrazUniversität UlmPaavo Nurmen SäätiöMutuelle Générale de l'Education NationaleKamillo Eisner StiftungSiemensSanofiFondation de FranceJuho Vainion SäätiöGeorgia Clinical and Translational Science AllianceEisaiJohns Hopkins UniversityMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaZonMwNational Health and Medical Research CouncilSuomen KulttuurirahastoWake Forest UniversityNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesNierstichtingFondation pour la Recherche MédicaleBundesministerium für Bildung und ForschungVlaamse regeringExzellenzclusters EntzündungsforschungSchool of Medicine, Boston UniversityUniversität RegensburgErasmus Medisch CentrumKarl-Franzens-Universität GrazAgence Française de Sécurité Sanitaire des Produits de SantéTampereen TuberkuloosisäätiöNIH Clinical CenterHelmholtz Zentrum MünchenKelaDeutsche ForschungsgemeinschaftNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWellcome TrustAstraZenecaEuropean CommissionElse Kröner-Fresenius-StiftungInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésGenome-wide association studySingle-nucleotide polymorphismBiologyOncologySNPInternal medicineRenal functionGenetic associationLocus (genetics)Meta-analysisGeneticsMedicineGenotypeGene
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations142
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentnon