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Enregistrement W2745596189 · doi:10.3324/haematol.2017.169581

Clinical risks and healthcare utilization of hematopoietic cell transplantation for sickle cell disease in the USA using merged databases

2017· article· en· W2745596189 sur OpenAlexaff
Staci D. Arnold, Ruta Brazauskas, Naya He, Yimei Li, Richard Aplenc, Zhezhen Jin, Matt Hall, Yoshiko Atsuta, Jignesh Dalal, Theresa Hahn, Nandita Khera, Carmem Bonfim, Navneet S. Majhail, Miguel Ángel Díaz, César O. Freytes, William A. Wood, Bipin N. Savani, Rammurti T. Kamble, Susan K. Parsons, Ibrahim Ahmed, Keith M. Sullivan, Sara Beattie, Christopher E. Dandoy, Reinhold Munker, Susana R. Marino, Menachem Bitan, Hisham Abdel‐Azim, Mahmoud Aljurf, Richard F. Olsson, Sarita Joshi, Dave Buchbinder, Michael J. Eckrich, Shahrukh K. Hashmi, Hillard M. Lazarus, David I. Marks, Amir Steinberg, Ayman Saad, Usama Gergis, Lakshmanan Krishnamurti, Allistair Abraham, Hemalatha G. Rangarajan, Mark C. Walters, Joseph Lipscomb, Wael Saber, Prakash Satwani

Notice bibliographique

RevueHaematologica · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésHematopoietic cellTransplantationDiseaseHematopoietic stem cell transplantationMedicineIntensive care medicineHealth careHaematopoiesisInternal medicineStem cellBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

=0.008). Early transplant outcomes need to be studied prospectively in young children without severe disease and an available matched sibling to provide conclusive evidence for the superiority of this approach. Reduced post-transplant healthcare utilization inpatient care indicates that transplantation may provide a sustained decrease in healthcare costs over time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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

Citations61
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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