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Enregistrement W2194667714 · doi:10.3899/jrheum.150491

Smoking — Does It Affect Rheumatoid Arthritis Activity? Does It Matter?

2015· letter· en· W2194667714 sur OpenAlexvenueno aff
Burkhard F. Leeb, Harsono T.H.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisRheumatoid factorRheumatologyImmunologyDiseaseAutoimmune diseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For decades it has been common knowledge that there is a connection between rheumatoid factor–positive and antibodies against citrullinated peptide–positive rheumatoid arthritis (RA) and smoking1. Cigarette smoking is regarded as one of the major environmental factors suggested to play a critical role in the development of a variety of disorders including autoimmune diseases such as RA, systemic lupus erythematosus, systemic sclerosis, multiple sclerosis, and Crohn’s disease2. It is safe to say that there is a widespread appreciation of the odiousness of smoking. However, does smoking also have an effect on actual disease activity and on the prognosis of patient outcome? Some statistical procedures, as well as some people, may nourish the illusion that there really is such a thing as a one-and-only risk factor. However, is this the case in reality? Is life really that simple? Many aspects should be considered in relation to smoking and its consequences for patients with RA. Cigarette smoke represents a mixture of more than 4000 toxic substances including nicotine, polycyclic aromatic hydrocarbons, organic compounds, solvents, gas substances (primarily carbon monoxide), and free radicals. Extensive data suggest that smoking has a modulator role in the immune system contributing to a shift from Th type 1 to Th type 2 immune response3. Although there is consensus that smoking is highly likely to play a role in the pathogenesis of RA, does it also influence disease activity? The respective data … Address correspondence to Dr. B.F. Leeb, 2nd Dept. of Medicine, Center for Rheumatology, Lower Austria, Landstrasse 18, Karl Landsteiner Institute for Clinical Rheumatology, Stockerau, A-2000, Austria. E-mail: burkhard.leeb{at}stockerau.lknoe.at

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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