Urate Transporters: Transforming the Face of Hyperuricemia and Gout
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent outbreak of 2019-nCoV in Wuhan raised serious public health concerns. By February 15, 2020 in Wuhan, the total number of confirmed infection cases has reached 37,914, and the number of deaths has reached 1123, accounting for 56.9% of the total confirmed cases and 73.7% of the total deaths in China. People are eager to know when the epidemic will be completely controlled and when people’s work and life will be on the right track. In this study we analyzed the epidemic dynamics and trend of 2019-nCoV in Wuhan by using the data after the closure of Wuhan city till February 12, 2020 based on the SEIR modeling method. The optimal parameters were estimated as R0=1.44 (interquartile range: 1.40-1.47),TI=14 (interquartile range: 14-14) and TE=3.0 (interquartile range: 2.8-3.1). Based on these parameters, the number of infected individuals in Wuhan city may reach the peak around February 19 at about 45,000 people. Once entering March, the epidemic would gradually decline, and end around the late March. It is worth noting that the above prediction is based on the assumption that the number of susceptible population N = 200,000 will not increase. If the epidemic situation is not properly controlled, the peak of infected number can be further increased and the peak time will be a little postponed. It was expected that the epidemic would subside in early March, and disappear gradually towards the late March.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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.
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 ».