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Enregistrement W2906204560 · doi:10.1136/annrheumdis-2018-214434

Low aspirin use and high prevalence of pre-eclampsia risk factors among pregnant women in a multinational SLE inception cohort

2018· letter· en· W2906204560 sur OpenAlexafffund
Arielle Mendel, Sasha B Bernatsky, John G. Hanly, Murray B. Urowitz, Ann E. Clarke, Juanita Romero‐Díaz, Caroline Gordon, Sang‐Cheol Bae, Daniel J. Wallace, Joan T. Merrill, Jill P. Buyon, David Isenberg, Anisur Rahman, Ellen M. Ginzler, Michelle Petri, Mary Anne Dooley, Paul R. Fortin, Dafna D. Gladman, Kristján Steinsson, Rosalind Ramsey‐Goldman, Munther A. Khamashta, Cynthia Aranow, Meggan Mackay, Graciela S. Alarcón, Susan Manzi, Ola Nived, Andreas Jönsen, Asad Zoma, Ronald van Vollenhoven, Manuel Ramos‐Casals, Guillermo Ruiz‐Irastorza, Sam Lim, Kenneth Kalunian, Murat İnanç, Diane L. Kamen, Christine Peschken, Søren Jacobsen, Anca Askanase, Jorge Sánchez‐Guerrero, Ian N Bruce, N. Costedoat‐Chalumeau, Évelyne Vinet

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of CalgaryUniversity Health NetworkDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversité LavalQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversity of ManitobaCentre hospitalier universitaire de QuébecToronto Western HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Research FoundationNational Institute for Health and Care ResearchMcGill University Health CentreMcGill UniversityNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesGigtforeningenArthritis SocietyMinistry of Science and ICT, South KoreaJohns Hopkins University
Mots-clésMedicineAspirinCohortObstetricsEclampsiaPregnancyCohort studyPreeclampsiaInternal medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was funded through a McGill University Health Centre Research Award. EV receives a salary support from a Fonds de Recherche Quebec Sante Clinical Research Scholar-Junior 1 Award. SCB is supported by the Bio & Medical Technology Development Program of the National Research Foundation funded by the Ministry of Science and ICT (NRF-2017M3A9B4050335). SJ is supported by The Danish Rheumatism Association (A-3865). AEC is supported by an Arthritis Society Chair in Rheumatic Diseases. The Hopkins Lupus Cohort is supported by a National Institutes of Health grant (R01 AR069572) awarded to MP. The Birmingham SLICC cohort was funded by a Lupus UK grant awarded to CG.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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