MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2754586014 · doi:10.1016/s0140-6736(17)30879-6

After asthma: redefining airways diseases

2017· review· en· W2754586014 sur OpenAlexafffund
Ian Pavord, Richard Beasley, Àlvar Agustí, Gary P. Anderson, Elisabeth H. Bel, Guy Brusselle, Paul Cullinan, Adnan Čustović, Francine M. Ducharme, John V. Fahy, Urs Frey, Peter G. Gibson, Liam G. Heaney, Patrick G. Holt, Marc Humbert, Clare M. Lloyd, Guy B. Marks, Fernando D. Martínez, Peter D. Sly, Erika von Mutius, Sally E. Wenzel, Heather J. Zar

Notice bibliographique

RevueThe Lancet · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilGenentechNational Institutes of HealthMerck CanadaInternational Union Against Tuberculosis and Lung DiseaseWellcome TrustHealth Research Council of New ZealandF. Hoffmann-La RocheTeva Pharmaceutical IndustriesNational Institute for Health and Care ResearchMassachusetts Medical SocietyRegeneron PharmaceuticalsEuropean CommissionSanofiAstraZenecaNovartis Pharmaceuticals UK LimitedAmgenNational Heart, Lung, and Blood InstitutePfizerGlaxoSmithKline
Mots-clésAsthmaMedicineSmall airwaysIntensive care medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asthma is responsible for considerable global morbidity and health-care costs. Substantial progress was made against key outcomes such as hospital admissions with asthma and mortality in the 1990s and early 2000s, but little improvement has been observed in the past 10 years, despite escalating treatment costs. New assessment techniques are not being adopted and new drug discovery has progressed more slowly than in other specialties.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 040
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe LancetMême sujetAsthma and respiratory diseasesTravaux en français237 207