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Enregistrement W2916862098 · doi:10.1016/s2352-4642(19)30027-6

Phenotypic variability and disparities in treatment and outcomes of childhood arthritis throughout the world: an observational cohort study

2019· article· en· W2916862098 sur OpenAlexafffund
Alessandro Consolaro, Gabriella Giancane, Alessandra Alongi, E. H. Pieter van Dijkhuizen, Amita Aggarwal, Sulaiman M. Al‐Mayouf, Francesca Bovis, Jaime de Inocencio Arocena, Erkan Demirkaya, Berit Flatø, Dirk Foell, Stella Maris Garay, Călin Lazăr, Daniel J. Lovell, Carolina Montobbio, Päivi Miettunen, Dimitrina Mihaylova, Susan Nielsen, I Orbán, Ingrīda Rumba-Rozenfelde, Cláudia Saad Magalhães, Nahid Shafaie, Gordana Sušić, Maria Trachana, Nico Wulffraat, Angela Pistorio, Alberto Martini, Nicolino Ruperto, Angelo Ravelli, Reem Abdwani, Yahya Aghighi, Constantin Ailioaie, Nuray Aktay Ayaz, Safiya Al‐Abrawi, Е.I. Alexeeva, Jordi Antón, Adriana Apostol, O Arguedas, Tadej Avčin, Patrizia Barone, Lillemor Berntson, Alina Boteanu, Yaryna Boyko, Rubén Burgos‐Vargas, Inmaculada Calvo Penadés, Gaëlle Chédeville, Rolando Cimaz, Adele Civino, Rita Consolini, Tamás Constantin, Rubén Cuttica, Neil A. Martin, Silvia Magni‐Manzoni, Carmen De Cunto, Pavla Doležalová, Maria Ekelund, Yasser El Miedany, Graciela Espada, Anne Estmann Christensen, Ivan Foeldvari, Romina Gallizzi, Gerd Ganser, V. Gerloni, Johannes‐Peter Haas, Liora Harel, Miroslav Harjaček, Soad Hashad, Troels Herlin, Cristina Herrera, Michaël Hofer, Dirk Holzinger, Gerd Horneff, Hans-Iko Huppertz, N Iagăru, Amparo Ibanez Estrella, Maka Ioseliani, Rik Joos, Sheila Knupp Feitosa de Oliveira, Sylvia Kamphuis, Özgür Kasapçopur, María Martha Katsicas, Raju Khubchandani, Anuela Kondi, Liisa Kröger, Francesco La Torre, Matilda Láday, Pekka Lahdenne, Maria Cristina Maggio, Maria Greca Magnolia, Clara Malagón, Merja Malin, Silvana Martino, José Melo‐Gomes, Pablo Mesa-del-Castillo, Andrea Militaru, Kirsten Minden, Angela Miniaci, Mohammad Hasan Moradinejad, И. П. Никишина, Ximena Norambuena, Ellen Nordal, Karaman Pagava, Violeta Panavienė, Serena Pastore, Sara Pieropan, Rosa Anna Podda, Chris Pruunsild, Anne Putto‐Laurila, Pierre Quartier, Agustín Remesal, Donato Rigante, Sarah Ringold, Lidia Rutkowska‐Sak, Marite Rygg, Rotraud K. Saurenmann, Sujata Sawhney, Christiaan Scott, Reza Shiari, Elżbieta Smolewska, Betül Sözeri, Joost F. Swart, Flávio Sztajnbok, Marta Torcoletti, Elena Tsitsami, Nikolay Tzaribachev, Erbil Ünsal, Yosef Uziel, Paula Vähäsalo, Boriana Varbanova, Veronika Vargová, Richard Veselý, Gordana Vijatov-Djuric, Soamarat Vilaiyuk, Jelena Vojinović, Olga Vougiouka, Pamela F. Weiss, Carine Wouters

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Child & Adolescent Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreAlberta Children's HospitalWestern University
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsUCB USUCBF. Hoffmann-La RocheCelgeneTakeda Pharmaceutical CompanyAbbVieBiogen IdecWyethNovartisGlaxoSmithKlineBristol-Myers SquibbAstraZenecaBoehringer IngelheimAmgenPfizerRocheAstellas Pharma USUniversity of British ColumbiaSanofiAbbott Laboratories
Mots-clésObservational studyMedicineCohortCohort studyDemographyInternal medicineSociology

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations214
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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