Idiopathic pulmonary fibrosis: another step in understanding the burden of this disease
Notice bibliographique
Résumé
The past 25 years have seen a steady increase in the number of studies examining the incidence of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) worldwide [1, 2]. In general, early studies tended to involve clinicians collating cases from their local area [3, 4] or asking interested colleagues to contribute to registries [5, 6], whereas later studies have made use of large databases collected for clinical care or administrative reasons [7–10]. These later studies boasted far greater numbers, though with some concern about the validity of the cases, the reliability of clinical coding and generalisability to the wider population. A recent systematic review estimated the incidence of IPF to be 3–9 cases per 100 000 in Europe and North America, although this included a heterogenous mix of studies with different case definitions and populations, and several less reliable estimates had to be excluded [2]. Therefore, identifying the true incidence of IPF remains a challenge [11]. Idiopathic pulmonary fibrosis: good-quality Canadian study with high incidence adds to the epidemiological jigsaw With thanks to Richard Hubbard (University of Nottingham, Nottingham, UK) for his comments on this work.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».