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Enregistrement W2803881670 · doi:10.1016/j.canep.2018.04.009

Alcohol intake and gastric cancer: Meta-analyses of published data versus individual participant data pooled analyses (StoP Project)

2018· review· en· W2803881670 sur OpenAlex
Ana Ferro, Samantha Morais, Matteo Rota, Claudio Pelucchi, Paola Bertuccio, Rossella Bonzi, Carlotta Galeone, Zuo‐Feng Zhang, Keitaro Matsuo, Hidemi Ito, Jinfu Hu, Kenneth C. Johnson, Guo-Pei Yu, Domenico Palli, Monica Ferraroni, Joshua Muscat, Reza Malekzadeh, Weimin Ye, Huan Song, Давид Заридзе, Dmitry Maximovitch, Nerea Fernández de Larrea, Manolis Kogevinas, Jesús Vioqué, Eva María Navarrete‐Muñoz, Mohammadreza Pakseresht, Farhad Pourfarzi, Alicja Wolk, Nicola Orsini, Andrea Bellavia, Niclas Håkansson, Lina Mu, Roberta Pastorino, Robert C. Kurtz, Mohammad H. Derakhshan, Areti Lagiou, Παγώνα Λάγιου, Paolo Boffetta, Stefania Boccia, Eva Negri, Carlo La Vecchia, Bárbara Peleteiro, Nuno Lunet

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversidad de LeónFundação para a Ciência e a TecnologiaFundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat ValencianaInstituto de Salud Carlos IIIUniversidade do PortoUniversidad de OviedoEuropean Regional Development FundUniversidad de HuelvaAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroUniversidad de CantabriaFondazione Italiana per la Ricerca sul CancroMinistero della Salute
Mots-clésFunnel plotMedicineMeta-analysisPublication biasCancerStudy heterogeneityOdds ratioDemographyStatisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,939
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,270 · 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