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Enregistrement W2906080560 · doi:10.1016/j.clinthera.2018.11.007

Prevalence of Medication Nonadherence to Co-medication Compared to Immunosuppressants in Heart Transplant Recipients: Findings From the International Cross-sectional BRIGHT Study

2018· article· en· W2906080560 sur OpenAlexaff
Remon Helmy, Kris Denhaerynck, Lut Berben, Fabienne Dobbels, Cynthia L. Russell, Bartira de Aguiar Roza, Sabina De Geest, Sandra Cupples, Paolo De Simone, Albert Groenewoud, Christiane Kugler, Linda Ohler, Johan Van Cleemput, Alain Poncelet, Laurent Sebbag, Magali Michel, Andrée Bernard, Andreas Doesch, Ugolino Livi, Luciano Potena, Vicens Brossa-Loidi, Javier Segovia, Luis Almenar‐Bonet, Carmen Segura Saint-Gerons, Paul Mohaçsi, Éva Horváth, Cheryl Riotto, G. Parry, Ashi Firouzi, Stella Kozuszko, Majed Haddad, Annemarie Kaan, Grant Fisher, Tara Miller, Maureen Flattery, Kristin Ludrosky, Nancy M. Albert, Bernice Coleman, Jacqueline Trammell, Flavio Epstein, Katherine St. Clair, Andrew Kao, María Molina, Karyn Ryan Canales, Andréa Cotait Ayoub, Fernanda Barone, M. Harkess, Joanne Maddicks-Law

Notice bibliographique

RevueClinical Therapeutics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreSt. Paul's HospitalUniversity of OttawaToronto General Hospital
Organismes subventionnairesUniversidade da CoruñaInternational Society for Heart and Lung TransplantationSchweizerische Akademie der Medizinischen WissenschaftenMedizinischen Hochschule HannoverAstellas Pharma USAgence Nationale de la RechercheInternational Transplant Nurses SocietyCentro de Investigación Biomédica en Red Enfermedades CardiovascularesAstellas Pharma EuropeAstellas PharmaGeorge Washington UniversityU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineDiscontinuationInternal medicineLogistic regressionHeart transplantationOdds ratioMedication adherenceRegimenPolypharmacyCross-sectional studyPsychological interventionHeart failure

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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