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Enregistrement W2909948122 · doi:10.3899/jrheum.180714

Increased Incidence of Giant Cell Arteritis in Urban Areas?

2019· letter· en· W2909948122 sur OpenAlexvenueno aff
Lene Kristin Brekke, Bjørg‐Tilde Svanes Fevang, Geirmund Myklebust

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorsk RevmatikerforbundHaukeland UniversitetssjukehusUniversitetet i Bergen
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)ResidenceEtiologyGiant cell arteritisRural areaEpidemiologyDemographyDiseasePediatricsVasculitisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Giant cell arteritis (GCA) is the most common systemic vasculitis in adults. The pathogenesis and the etiology of the disease are not fully understood, and environmental factors, which may influence the incidence and prevalence, are poorly investigated. Only a few small studies have previously addressed the potential influence of rural or urban residence on the occurrence of GCA1,2,3. In 2017 we published the results of a 41-year study of 743 patients with GCA from Bergen Health Area (Norway), in which incidence estimates were stratified by sex, age, biopsy result, and erythrocyte sedimentation rate4. Bergen Health Area is a mixed urban and rural area. In this report we present incidence estimates stratified by centrality, which may clarify the influence of rural versus urban residence on the incidence of GCA. This study was approved by REK sør-øst B regional ethics committee (study reference 2012/643/REK sør-øst B), who granted permission to access records without obtaining consent from patients owing to the long duration of the study and late onset of the disease. We performed a hospital-based … Address correspondence to Dr. L.K. Brekke, HSR AS, PB 2175, 5504 Haugesund, Norway. E-mail: lene.kristin.brekke{at}hsr.as

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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