Enregistrement W2412702708 · doi:10.1016/s1474-4422(16)30073-4

Global burden of stroke and risk factors in 188 countries, during 1990–2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013

2016· article· en· W2412702708 sur OpenAlexfundno aff

Valery L. Feigin, Gregory A. Roth, Mohsen Naghavi, Priya Parmar, Rita Krishnamurthi, Sumeet S. Chugh, George A. Mensah, Bo Norrving, Ivy Shiue, Marie Ng, Kara Estep, Kelly Cercy, Christopher J L Murray, Mohammad H. Forouzanfar

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Neurology · 2016

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandSchool of Medicine, New York UniversityNational Institutes of HealthBrain Research New ZealandUniversity of PeradeniyaNational Research University Higher School of EconomicsWuhan UniversityChinese Center for Disease Control and PreventionUniversidade de São PauloMinistry of Business, Innovation and EmploymentNational Institute for Health and Care ResearchGentofte HospitalKing's College LondonInstitute for Health Metrics and EvaluationUniversity of AdelaideUniversiti Kebangsaan MalaysiaMonash UniversityNational University of SingaporeUniversity of MiamiYork UniversityUniversitat Pompeu FabraRigshospitaletUniversity of WashingtonMurdoch Children's Research InstituteLeonard M. Miller School of Medicine, University of MiamiAmerican Heart AssociationBill and Melinda Gates FoundationU.S. Department of Health and Human ServicesLeonard M. Miller School of MedicineYale UniversitySichuan UniversityNational Heart, Lung, and Blood InstituteChildren’s Hospital of Wisconsin Research Institute

Mots-clésEnvironmental healthMedicineStroke (engine)Attributable riskRisk assessmentPopulationBody mass indexDisability-adjusted life yearRisk factorDisease burdenDiseaseDemographyInternal medicine

DOI10.1016/s1474-4422(16)30073-4

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,005

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,104

Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,003	0,005
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,003	0,009
Bibliométrie	0,004	0,009
Études des sciences et des technologies	0,000	0,000
Communication savante	0,001	0,001
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,001	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.

Tête enseignante Opus0,015

Tête enseignante GPT0,268

Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeMéta-analyse

Domainenon disponible

GenreEmpirique

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

En bref

Citations1 694

Publié2016

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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