Notice bibliographique
Résumé
L'insuffisance cardiaque (IC) et la goutte sont des conditions médicales fréquentes qui sont des causes importantes de morbidité et de mortalité au Canada et aux États-Unis. Nous avons entrepris une étude populationelle « case-control » avec des données administratives de la province du Québec pour investiguer l'association entre la goutte ou l'allopurinol avec le prognostic de l'IC. Notre analyse démontre qu'un antécedent de goutte est associé à une hausse du taux de réadmissions à l'hôpital pour l'IC et une augmentation de la mortalité parmi les patients avec IC (RR ajusté 1.63; 95% CI 1.48-1.80). Cependant, nous demontrons que la prise d'allopurinol est associée à une réduction de la réadmission à l'hôpital pour IC et une diminution de la mortalité (RR ajusté 0.69, 95% CI 0.60-0.79). Comme notre étude est observationelle, les facteurs confondants qui ne sont pas disponibles ou qui sont inconnus peuvent biaiser nos résultats. Nous présentons une nouvelle méthode qui permet l'estimation et le contrôle de ces facteurs confondants basée sur l'estimation du « confounding rate ratio ». Nous présentons un example utilisant cette nouvelle méthode, et nous discutons les suppositions, les limitations et les considérations statistiques de cette méthode.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».