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Enregistrement W2275729335 · doi:10.1093/pch/10.1.35

Type 1 diabetes: New horizons in prediction and prevention

2005· article· en· W2275729335 sur OpenAlexaff
BSc Natasha N Razack, MD FRCPC Diane K Wherrett

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 2 diabetesDiabetes mellitusMedicineDiseaseType 1 diabetesNatural historyBioinformaticsBETA (programming language)Beta cellIntensive care medicinePathogenesisInternal medicineEndocrinologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant advances have been made in our understanding of the pathogenesis of type 1 diabetes and our ability to predict risk for the condition. This knowledge is being used to develop new and innovative strategies to prevent type 1 diabetes or to prevent further destruction of beta cells in those who are newly diagnosed. Several multicentre studies are underway investigating the natural history of the disease, the genetics behind the disease and ways to stop the autoimmune reaction against beta cells (Type 1 Diabetes TrialNet, Type 1 Diabetes Genetics Consortium and the Trial to Reduce Diabetes in the Genetically at Risk [TRIGR] Study Group). The stage is set to find an agent or strategy to prevent type 1 diabetes or to preserve the residual beta cell mass in new-onset patients.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0070,018
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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
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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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