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Enregistrement W2913083379 · doi:10.1016/j.jcct.2019.01.015

A cross-sectional survey of coronary plaque composition in individuals on non-statin lipid lowering drug therapies and undergoing coronary computed tomography angiography

2019· article· en· W2913083379 sur OpenAlexaff
Subhi J. Al’Aref, Amanda Su, Heidi Gransar, Alexander R. van Rosendael, Asim Rizvi, Daniel S. Berman, Tracy Q. Callister, Augustin DeLago, Martin Hadamitzky, Jöerg Hausleiter, Mouaz H. Al‐Mallah, Matthew J. Budoff, Philipp A. Kaufmann, Gilbert Raff, Kavitha M. Chinnaiyan, Filippo Cademartiri, Erica Maffei, Todd C. Villines, Yong‐Jin Kim, Jonathon Leipsic, Gudrun Feuchtner, Gianluca Pontone, Daniele Andreini, Hugo Marques, Pedro de Araújo Gonçalves, Ronen Rubinshtein, Stephan Achenbach, Hyuk‐Jae Chang, Benjamin J.W. Chow, Ricardo C. Cury, Yao Lu, Jeroen J. Bax, Erica C. Jones, Jessica M. Peña, Leslee J. Shaw, James K. Min, Fay Y. Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of cardiovascular computed tomography · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseInternal medicineStatinCardiologySSS*Propensity score matchingIntravascular ultrasoundConcomitantComputed tomography angiographyAngiography

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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