Notice bibliographique
Résumé
In the first issue of 2018, Ali et al1 look at how we can identify pregnancies with a low risk of asthma exacerbation. Data from over a thousand pregnancies were analysed. They identified that a lack of exacerbations pre-pregnancy, no controller medication and clinically stable asthma were associated with less than a 1% chance of exacerbation. This allows clinicians to direct enhanced surveillance towards those that do have a significant risk of having an exacerbation. It is well known that atopic dermatitis and allergic sensitisation are associated with the development of allergic diseases.2, 3 The expression of these early life atopic manifestations varies between individuals. Dharma et al4 set out to determine whether these impact on the risk of developing future allergic diseases. They applied unsupervised latent class analysis to determine the different patterns of allergic sensitisation and atopic dermatitis in infants from the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) Study. Five distinct patterns found were as follows: a large healthy group and then smaller groups with atopic dermatitis, inhalant sensitisation, transient sensitisation and persistent sensitisation (Figure 1). Each had a different risk of developing atopic diseases with the persistent sensitisation group perhaps the predictably most at risk. Questions remain, are these reproducible and what might drive the development of these groups? The number of components for common food allergens increases all the time.5 But do these components have any clinical meaning? Blankestijn et al6 have looked at whether Ara h 7 is useful in diagnosing peanut allergy. They compare it to Ara h 2 and Ara h 6 isoforms using sera from 40 peanut-tolerant and 40 peanut-allergic individuals based on food challenge (Figure 2). Ara h 7, Ara h 2 and Ara h 6 have comparable utilities for diagnosing peanut allergy. Most individuals were co-sensitized to all three 2S albumins Ara h 2, 6 or 7, but some are only sensitized to one leading to the possibility of misdiagnosis when only one 2S albumin is used in a diagnostic algorithm.7
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,727 | 0,590 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».