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Enregistrement W2795768563 · doi:10.1186/s13223-018-0234-0

Critical view of anaphylaxis epidemiology: open questions and new perspectives

2018· review· en· W2795768563 sur OpenAlexaffvenue
Luciana Kase Tanno, Ana Luiza Bierrenbach, F. Estelle R. Simons, Victória Cardona, Bernard Yu‐Hor Thong, Nicolas Molinari, Moisés A. Calderón, Margitta Worm, Yoon‐Seok Chang, Nikolaos G. Papadopoulos, Thomas B. Casale, Pascal Demoly

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésAnaphylaxisEpidemiologyMedicineAllergyIntensive care medicineInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In contrast to the majority of allergic or hypersensitivity conditions, worldwide anaphylaxis epidemiological data remain sparse with low accuracy, which hampers comparable morbidity statistics. Data can differ widely depending on a number of variables. In the current document we reviewed the forms on which anaphylaxis has been defined and classified; and how it can affect epidemiological data. With regards to the methods used to capture morbidity statistics, we observed the impact of the anaphylaxis coding utilizing the World Health Organization's International Classification of Diseases. As an outcome and depending on the anaphylaxis definition, we extracted the cumulative incidence, which may not reflect the real number of new cases. The new ICD-11 anaphylaxis subsection developments and critical view of morbidity statistics data are discussed in order to reach new perspectives on anaphylaxis epidemiology.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,325 · 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.

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

Citations92
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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