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Enregistrement W2952123642 · doi:10.1016/j.biopsych.2018.02.1171

Positron Emission Tomography Studies of the Glial Cell Marker Translocator Protein in Patients With Psychosis: A Meta-analysis Using Individual Participant Data

2018· review· en· W2952123642 sur OpenAlexaff
Pontus Plavén‐Sigray, Granville J. Matheson, Karin Collste, Abhishekh H. Ashok, Jennifer M. Coughlin, Oliver Howes, Romina Mizrahi, Martin G. Pomper, Pablo Rusjan, Mattia Veronese, Yuchuan Wang, Simon Červenka

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilVetenskapsrådetNational Institute of Mental HealthStockholms Läns LandstingKing's College LondonSunovionNIHR Bristol Biomedical Research CentreH. Lundbeck A/SResearch Councils UKNational Institute for Health and Care ResearchNational Institutes of HealthSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchMaudsley CharityWellcome TrustSwedish Orphan BiovitrumKing’s College LondonServierPublic Risk Management AssociationAstraZenecaBristol-Myers SquibbU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyAmerican Heart AssociationBrain and Behavior Research Foundation
Mots-clésTranslocator proteinPositron emission tomographyPsychosisMeta-analysisPsychologyMedicineNeurosciencePsychiatryInternal medicineNeuroinflammationInflammation

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,381
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,012 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations124
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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