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Enregistrement W2586669449 · doi:10.1186/s13223-017-0180-2

Primum non nocere—first do no harm. And then feed peanut

2017· article· en· W2586669449 sur OpenAlexaffvenueabout
Kyla J. Hildebrand, Elissa M. Abrams, Timothy K. Vander Leek, Julia Upton, Douglas P. Mack, Linda Kirste, Christine McCusker, Sandeep Kapur

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill UniversityMcMaster UniversityGovernment of British ColumbiaUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenUniversity of AlbertaJoseph Brant HospitalUniversity of ManitobaSickKids FoundationUniversity of TorontoBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésPeanut allergyGuidelinePrimum non nocereFood allergyMedicineHarmEgg allergyAllergyPeanut butterFamily medicinePediatricsIntensive care medicinePsychologyImmunologyFood sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

were developed to build on previous food allergy guidelines after several key studies demonstrated the benefit of early introduction of allergenic foods. These landmark studies including the Learning Early about Peanut (LEAP), LEAP-On and Enquiring about Tolerance trials created a paradigm shift in food allergy prevention. The "take home" messages of this guideline include that peanut should be introduced early in the first year of life, and for the majority of infants, peanut can be introduced at home. The only group of infants for which medical assessment is recommended is those with severe eczema, egg allergy or both. Here we summarize the Guideline recommendations, endorsed by the Canadian Society of Allergy and Clinical Immunology, and highlight important aspects relevant to Canadian practitioners.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,008

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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