Enregistrement W2916610774 · doi:10.1016/j.jaci.2017.03.050

Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma (ARIA) guidelines—2016 revision

2017· article· en· W2916610774 sur OpenAlexafffund

Jan Brożek, Jean Bousquet, Ioana Agache, Arnav Agarwal, Claus Bachert, Sinthia Bosnic‐Anticevich, Romina Brignardello‐Petersen, Giorgio Walter Canonica, Thomas B. Casale, Niels H. Chavannes, Jaime Correia de Sousa, Álvaro A. Cruz, Carlos A. Cuello‐García, Pascal Demoly, Mark S. Dykewicz, Itziar Etxeandia‐Ikobaltzeta, Iván D. Flórez, Wytske J. Fokkens, João Fonseca, Peter W. Hellings, Ludger Klimek, Sérgio Cândido Kowalski, Piotr Kuna, Kaja-Triin Laisaar, Désirée Larenas‐Linnemann, Karin C. Lødrup Carlsen, Peter J. Manning, Eli O. Meltzer, Joaquim Mullol, Antonella Muraro, Robyn E. O’Hehir, Ken Ohta, Petr Panzner, Nikolaos G. Papadopoulos, Hae‐Sim Park, Gianni Passalacqua, Ruby Pawankar, David Price, John J. Riva, Yetiani Roldán, Dermot Ryan, Behnam Sadeghirad, Bolesław Samoliński, Peter Schmid‐Grendelmeier, Aziz Sheikh, Alkis Togias, Antonio Valero, Arūnas Valiulis, Erkka Valovirta, Matthew Ventresca, Dana Wallace, Susan Waserman, Magnus Wickman, Wojtek Wiercioch, Juan José Yepes-Núñez, Luo Zhang, Yuan Zhang, Mihaela Zidarn, Torsten Zuberbier, Holger J. Schünemann

Notice bibliographique

RevueJournal of Allergy and Clinical Immunology · 2017

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization

Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University

Organismes subventionnairesUCB PharmaAllergopharmaEuropean Academy of Allergy and Clinical ImmunologyGlenmark PharmaceuticalsSanofiPfizerMcMaster UniversityRegeneron PharmaceuticalsTeva Pharmaceutical IndustriesAstraZeneca

Mots-clésMedicineGuidelineGrading (engineering)AsthmaHealth careQuality of life (healthcare)Family medicinePopulationEvidence-based medicineEvidence-based practiceAlternative medicineIntensive care medicineNursingEnvironmental healthInternal medicinePathology

DOI10.1016/j.jaci.2017.03.050

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 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)0,013

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044

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: Sans objet

GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,065

Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,013	0,044
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,002	0,005
Bibliométrie	0,004	0,004
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,004	0,002
Science ouverte	0,003	0,003
Intégrité de la recherche	0,006	0,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,004	0,003

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 Opus0,061

Tête enseignante GPT0,401

Écart entre enseignants0,340 · 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

GenreMéthodes

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

En bref

Citations1 997

Publié2017

Routes d'admission2

Résumé présentnon

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