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Enregistrement W2974492293 · doi:10.1016/j.atherosclerosis.2019.09.002

Apabetalone lowers serum alkaline phosphatase and improves cardiovascular risk in patients with cardiovascular disease

2019· article· en· W2974492293 sur OpenAlexaff
Mathias Haarhaus, Kausik K. Ray, Stephen J. Nicholls, Gregory G. Schwartz, Ewelina Kulikowski, Jan Johansson, Michael Sweeney, Christopher Halliday, Kenneth Lebioda, Norman C.W. Wong, Vincent Brandenburg, Srinivasan Beddhu, Marcello Tonelli, Carmine Zoccali, Kamyar Kalantar‐Zadeh

Notice bibliographique

RevueAtherosclerosis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlkaline Phosphatase Research Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryResverlogix (Canada)
Organismes subventionnairesMedicines CompanyAntheraRegeneron PharmaceuticalsNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNIHR Imperial Biomedical Research CentreAmgenBoehringer IngelheimGlobal Green SynergyRocheNovartisTakeda Pharmaceutical CompanyAbbVieSanofiMerckPfizerBayerAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineInternal medicineMaceHazard ratioMyocardial infarctionRisk factorKidney diseasePlaceboCardiologyC-reactive proteinGastroenterologyConfidence intervalPercutaneous coronary interventionInflammationPathology

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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