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Enregistrement W2972414225 · doi:10.1136/annrheumdis-2019-215933

Gout, Hyperuricaemia and Crystal-Associated Disease Network (G-CAN) consensus statement regarding labels and definitions of disease states of gout

2019· article· en· W2972414225 sur OpenAlexaff
David Bursill, William J. Taylor, Robert Terkeltaub, Abhishek Abhishek, Alexander So, Ana Beatriz Vargas‐Santos, Angelo Gaffo, Ann K. Rosenthal, Anne-Kathrin Tausche, Anthony M. Reginato, Bernhard Manger, Carlo Alberto Scirè, Carlos Pineda, Caroline van Durme, Ching-Tsai Lin, Congcong Yin, Daniel Albert, Edyta Biernat‐Kałuża, Edward Roddy, Eliseo Pascual, Fabio Becce, Fernando Pérez-Ruiz, Francisca Sivera, Frédéric Lioté, Georg Schett, George Nuki, Georgios Filippou, Géraldine McCarthy, Geraldo da Rocha Castelar Pinheiro, Hang‐Korng Ea, Helena de Almeida Tupinambá, Hisashi Yamanaka, Hyon K. Choi, James Mackay, James R. O’Dell, Janitzia Vázquez Mellado, Jasvinder A. Singh, John FitzGerald, L. Jacobsson, Leo A. B. Joosten, Leslie R. Harrold, Lisa K. Stamp, Mariano Andrés, Marwin Gutiérrez, Masanari Kuwabara, Mats Dehlin, M. Janssen, Michael Doherty, Michael S. Hershfield, Michael H. Pillinger, N. Lawrence Edwards, Naomi Schlesinger, Nitin Kumar, Ole Slot, Sébastien Ottaviani, Pascal Richette, Paul MacMullan, Peter T. Chapman, Peter E. Lipsky, Philip C. Robinson, Puja Khanna, Rada Gancheva, Rebecca Grainger, Richard J. Johnson, Ritch te Kampe, Robert T. Keenan, Sara K. Tedeschi, Seoyoung C. Kim, Sung Jae Choi, Theodore Fields, Thomas Bardin, Till Uhlig, Tim Jansen, Tony R. Merriman, Tristan Pascart, Tuhina Neogi, Viola Klück, Worawit Louthrenoo, Nicola Dalbeth

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésGoutMedicineTophusHyperuricemiaAsymptomaticInternal medicineRheumatologyDiseasePhysical therapyUric acid

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations119
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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