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Enregistrement W2557666242 · doi:10.1177/1591019916675632

Secular pattern of aneurismal rupture with the lunar cycle and season

2016· article· en· W2557666242 sur OpenAlexaff
Jillian C. Banfield, Mohamed Abdolell, Jai Shankar

Notice bibliographique

RevueInterventional Neuroradiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueParanormal Experiences and Beliefs
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFull moonMedicineNew moonAneurysmOddsSubarachnoid hemorrhageSubarachnoid haemorrhageOdds ratioSurgeryLogistic regressionInternal medicineAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The lunar cycle and seasons may be associated with rates of rupture of intracranial aneurysms, but the literature is mixed. Studies of the association between the lunar cycle and rates of aneurysm rupture used the eight qualitative moon phases. The purpose of this study was to assess any association of aneurysm rupture with the lunar cycle and with the season. Materials and methods We retrospectively reviewed all cases of subarachnoid haemorrhage secondary to ruptured intracranial aneurysm treated with endovascular coiling in our institution over a 10-year period. We included only cases with a known rupture date. We used the degree of illumination of the moon to quantitatively code the lunar cycle. Results A total of 212 cases were included in our analyses. The odds of aneurysm rupture were significantly greater ( p < 0.001) when the moon was least (new moon) and most (full moon) illuminated, as compared to the middle of the lunar cycle. The odds of rupture tended to be higher ( p = 0.059) in the summer, compared to autumn. Conclusions The odds of aneurysm rupture were greater when the moon was least illuminated (new moon) and most illuminated (full moon), compared to the middle of the lunar cycle.

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)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,268 · 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
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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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