MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792275468 · doi:10.5152/eurjrheum.2018.17105

Infodemiology of antiphospholipid syndrome: Merging informatics and epidemiology

2018· article· en· W2792275468 sur OpenAlexaboutno aff
Ozan Ünlü, Doruk Erkan, Savinio Sciascia, Massimo Radin, Dario Roccatello

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Rheumatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInformaticsEpidemiologyHealth informaticsAntiphospholipid syndromeGlobeClinical trialMEDLINEPublic healthFamily medicineData sciencePathologyComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate trends in Internet search volumes linked to Antiphospholipid Syndrome (APS), using Big Data monitoring and data mining. METHODS: Based on the large amount of data generated by Google Trends and scientific search tools (SCOPUS, Medline/Pubmed, and ClinicalTrails.gov), we performed a longitudinal analysis based on the term "antiphospholipid" in a 5-year web-based research. RESULTS: Google Trends captured that APS-related digital interest was generally steady in the study period (Relative Search Volume [RSV] mean value 71.1±9.3% [95%CI 55.6-89.4], median 72.0), with no significant peak based on different seasons (e.g. winter vs. summer time). When comparing the APS-related digital interest with search volumes generated in the same time period for Inherited Thrombophilias (IT) and Systemic Lupus Erythematosus (SLE), we found a digital interest 35-times higher for APS than for IT (RSV mean value 71.1±9.3% [95%CI 55.6-89.4] vs. 2±3.2% [95%CI 0.7-7.4]). When compared to SLE, APS reached a similar RSV, showing a comparable digital interest (RSV mean value 71.1±9.3% [95%CI 55.6-89.4] vs. 87±11.8% [95%CI 60.7-107.9]). When adjusting for relative search volumes of Google Trends, we found a relative prevalence of search volumes of 35.5% in Europe, 12.3% in the United States, 11.5% in South America, 11.2% in Australia, 9.2% in Canada, 9.2% in Japan, and 5.1% in India. We observed an overall similar distribution of search volumes from Google Trends compared to results from Medline/Pubmed, SCOPUS, and ClinicalTrials.gov. In brief, the United States and Europe (mainly Italy, the United Kingdom, Spain, France, and Germany) presented the higher RSV. Similarly, these countries showed a higher number of research publications and on-going trials in the field of APS. CONCLUSION: In this study, we demonstrated that the interest in APS is not equally distributed globally. Thus, geopolitical differences might represent a challenge when attempting to estimate the prevalence of APS or designing worldwide investigations in APS. Combining the expanding framework of infodemiology with scientific networking collaborative efforts, such as AntiPhospholipid Syndrome Alliance For Clinical Trials and InternatiOnal Networking (APS ACTION), will help better define the syndrome in terms of prevalence, event occurrence ratios, and thrombosis risk assessment.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of RheumatologyMême sujetData-Driven Disease SurveillanceTravaux en français237 207