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Enregistrement W2289958404 · doi:10.15200/winn.144439.91844

Science AMA Series: We are a team of scientists, including diabetes specialist and dermatologists, trialling a new treatment for type 1 diabetes.

2015· dataset· en· W2289958404 sur OpenAlexaboutno aff
bcdiabetes, r Science

Notice bibliographique

RevueThe Winnower · 2015
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetologyMedicineType 2 diabetesDiabetes mellitusRepurposingFamily medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a pilot study to begin examining whether ustekinumab, a drug typically used for psoriasis, has the potential to reduce or eliminate the need for insulin injections in people with recently diagnosed Type 1 diabetes. “As one of the first clinical trials to target the immune cells that cause Type 1 diabetes, we are hopeful that this treatment will be a step towards finding a way to stop or slow the destruction of the body’s own insulin-producing cells.” Dr. Jan Dutz, Principal Investigator We are here to answer questions about diabetes, what this drug could mean for people with Type 1 diabetes, why we are looking at repurposing what seems like an unrelated medication, and anything else you’d like to ask us. http://www.bcdiabetes.ca/type1study/ Dr. Tom Elliott: Since 1992, Dr. Elliott has been a faculty member at UBC, where his current rank is Clinical Associate Professor. He was Co-Director of Undergraduate Medical Education for the UBC Division of Endocrinology from 1992 to 2012, and chaired the Endocrinology & Metabolism Society of BC, the professional body representing all BC endocrinologists and diabetes specialists, from 2008 to 2012. Also since 1992, Dr. Elliott has been on the active medical staff at Vancouver General Hospital, as well as conducting a busy private office practice in Endocrinology & Diabetology. Dr. Elliott is Director of Clinical Trials at BC Diabetes. He has authored more than 50 scientific papers and is actively engaged in 15 ongoing research projects. Dr. Ashish Marwaha Dr. Ashish Marwaha is a clinical pediatric academic who was appointed as a Radcliffe Travelling Fellow of University College, Oxford to pursue a PhD, in which he identified a novel subset of highly inflammatory immune cells (Th17) were present in children with new-onset type 1 diabetes (T1D) (Cutting Edge: Journal of Immunology, 2010). He has taken an active role in obtaining funding, designing, setting-up and running the current clinical trial of ustekinumab that will block the Th17 pathway in T1D.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1650,078

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,313
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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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