Notice bibliographique
Résumé
Gout is the most common inflammatory arthritis, with an increasing prevalence in many parts of the world1,2. Fewer studies have estimated the incidence of gout and its global trends. The Second and Third National Studies of Morbidity in General Practice in the United Kingdom estimated the respective gout incidence of 1.0 and 1.4 per 1000 person-years in the periods 1971–1975 and 1981–19823 while database-based research estimated an incidence of 1.19–1.80 per 1000 person-years in the period 1990–19994 and from 1.36–1.77 per 1000 person-years in the period 1997–20121. Data from the Rochester Epidemiology project estimated an age- and sex-adjusted incidence of gout of 45 per 100,000 people in the period 1977–1978 and 62 per 100,000 people in 1995–19965. In this issue of The Journal , Elfishawi, et al also used data from the Rochester Epidemiology project to compare the incidence of gout between periods 1989–1992 and 2009–20106. The incidence more than doubled, from 66.6 to 136.7 per 100,000 people. This study used the same cohort in Olmsted County, Minnesota, USA, and the same system of medical recording (for case identification) as the previous study by Arromdee, et al 5. They collectively provide serial measurements of gout incidence covering over 3 decades … Address correspondence to Dr. C.F. Kuo, Chang Gung Memorial Hospital, 5 Fu-Hsing St., Taoyuan, Taiwan 333; or Academic Rheumatology, Clinical Sciences Building, City Hospital, Nottingham, UK NG51PB. E-mail: zandis{at}gmail.com; zandis{at}adm.cgmh.org.tw
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».