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Enregistrement W2335473073 · doi:10.1056/nejmc1502749

Preexposure Prophylaxis for HIV Infection

2015· letter· en· W2335473073 sur OpenAlexaff
Reed Siemieniuk, Isaac I. Bogoch

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePre-exposure prophylaxisHuman immunodeficiency virus (HIV)VirologyIntensive care medicineImmunologyMen who have sex with menSyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We appreciate the acknowledgment by Xydakis et al. of our efforts to avoid potential sources of bias while conducting a very large, complex, multinational clinical trial of TBI.We relied on the Glasgow Coma Scale score as the primary entry criterion and the Glasgow Outcome Scale score as the primary end point, because these instruments have been shown to be robust over several decades.We agree that they have their limitations, and we support the concept of multidimensional approaches to classification of initial severity and of outcome. 1 However, how exactly these new pieces of information may best be used to improve TBI trial design and sensitivity remains to be determined.Xydakis et al. raise an important point regarding the need to evaluate patient subgroups on the basis of relevant criteria, whether biomarkers or imaging components.Indeed, we performed extensive prespecified subgroup analyses (see Table 2 of our article) and post hoc subgroup analyses.We found no hint of a trend toward efficacy in any of these analyses, in patients with diffuse injury, mass lesions, or traumatic subarachnoid hemorrhage or in those undergoing surgery.It would therefore seem unlikely that progesterone had any benefit in these subpopulations.It is of interest that Xydakis et al. suggest a potential role for characterizing patients on the basis of pathoanatomical findings from neuro-

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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