MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2416282039 · doi:10.1183/13993003.00033-2016

Risk of nontuberculous mycobacterial pulmonary disease with obstructive lung disease

2016· letter· en· W2416282039 sur OpenAlexafffundabout
Theodore K. Marras, Michael A. Campitelli, Jeffrey C. Kwong, Hong Lu, Sarah K. Brode, Alex Marchand‐Austin, Andrea S. Gershon, Frances Jamieson

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMycobacterium research and diagnosis
Établissements canadiensWest Park Healthcare CentrePublic Health OntarioSunnybrook Health Science CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesHealth Sciences CentreMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesPublic Health OntarioOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMedicineNontuberculous mycobacteriaPulmonary diseaseCOPDDiseaseIntensive care medicineAsthmaIncidence (geometry)Lung diseaseLungInternal medicineTuberculosisMycobacteriumPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nontuberculous mycobacterial pulmonary disease (NTM-PD) is increasingly prevalent [1] and especially common in the elderly [2]. It is usually chronic, requiring complex therapy with suboptimal outcomes [3]. Risk factors for NTM-PD may be covert, presumably disordered mucociliary defences, or overt structural lung abnormalities. In one study, 56% of NTM-PD patients had unexplained nontuberculous mycobacteria (NTM) and among the rest with structural lung disease, chronic obstructive pulmonary disease (COPD) was the most common predisposing condition [4]. High incidence of NTM pulmonary disease in people with COPD and asthma (142 and 53 per 100 000 person-years) Datasets used in this study were linked using unique encoded identifiers and analysed at ICES. Parts of this material are based on data and information compiled and provided by the Canadian Institute for Health Information (CIHI). However, the analyses, conclusions, opinions and statement expressed herein are those of the author, and not necessarily those of CIHI.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
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
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
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'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Respiratory JournalMême sujetMycobacterium research and diagnosisTravaux en français237 207