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Enregistrement W2759317378 · doi:10.1093/ije/dyy073

A dose-response meta-analysis of chronic arsenic exposure and incident cardiovascular disease

2018· erratum· en· W2759317378 sur OpenAlexaff
Katherine Moon, Shilpi Oberoi, Aaron Barchowsky, Yu Chen, Eliseo Güallar, Keeve E. Nachman, Mahfuzar Rahman, Nazmul Sohel, Daniela D’Ippoliti, Timothy J. Wade, Katherine A. James, Shohreh F. Farzan, Margaret R. Karagas, Habibul Ahsan, Ana Navas‐Acién

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2018
Typeerratum
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésMedicineArsenicMeta-analysisConfidence intervalIncidence (geometry)Internal medicineRelative riskStroke (engine)PopulationEpidemiologyEnvironmental healthChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First published online: 23 September 2017, 46(6), 1924–1939, Int J Epidemiol, 2017, doi: http://doi.org/10.1093/ije/dyx202 There was an error in the statistical code used to generate the results presented in this article. The error affected the calculation of the second spline term and the prediction of relative risks in the restricted cubic spline models used for non-linear dose–response analyses in Table 2 and Figure 2 of the manuscript. Corrections have been made to Table 2, Figure 2 and where necessary in the text (page 1931, right column; page 1932, right column) to reflect the correct results. These changes do not affect the conclusions of the manuscript, which remain unchanged.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,061
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations110
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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