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Enregistrement W2937999970 · doi:10.1016/j.jaad.2019.04.040

Knowledge and opinions among Canadian academic physicians regarding genetic screening to prevent severe cutaneous adverse drug reactions

2019· letter· en· W2937999970 sur OpenAlexafffundabout
Felix Chan, Neil H. Shear, Anuysha Maharaj, C Olteanu, Rena Hashimoto, Michael Ziv, Roni P. Dodiuk‐Gad

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Dermatology · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Dermatology Foundation
Mots-clésToxic epidermal necrolysisAllopurinolMedicineCarbamazepineIncidence (geometry)PharmacogenomicsDermatologyDrugAdverse drug reactionInternal medicinePsychiatryPharmacologyEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: Stevens-Johnson syndrome (SJS) and toxic epidermal necrolysis (TEN) are rare drug reactions with high mortality and long-term physical and psychological complications.1,2 Carbamazepine and allopurinol are frequent inducers of SJS and TEN. Certain populations are genetically predisposed to SJS and TEN caused by carbamazepine and allopurinol: human leukocyte antigen B (HLA-B)*15:02-positive Asians taking carbamazepine and HLA-B*58:01-positive Asians and Europeans taking allopurinol.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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