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Enregistrement W2980912411 · doi:10.3138/canlivj.2019-0005

Seasonal variability in the activity of common chronic liver diseases

2019· article· en· W2980912411 sur OpenAlexaffvenue
Daniel Iluz‐Freundlich, Julia Uhanova, Gerald Y. Minuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Liver Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLiver diseaseFatty liverChronic liver diseaseDyslipidemiaImmune systemAlcoholic liver diseaseVitamin D and neurologyObesityPhysiologyGastroenterologyDiseaseImmunologyCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Seasonal variations in flu-like illnesses and vaccinations, vitamin D levels, alcohol intake, and sedentary lifestyles raise the possibility that seasonal variations exist in the severity of immune-mediated, alcohol, and obesity- or dyslipidemia-related chronic liver diseases, respectively. METHODS: We documented months-seasons in which biochemical evidence of disease activity is greatest in adult patients with common liver disorders. Months-seasons associated with peak liver enzyme levels in patients with largely immune-mediated disorders (autoimmune hepatitis, primary biliary cholangitis [PBC], and primary sclerosing cholangitis), alcoholic liver disease, and non-alcoholic fatty liver disease were documented from a hospital-based, liver diseases outpatient clinic database. RESULTS: < .005), no significant associations were found between months-seasons and peak liver enzyme activities in any of these liver disorders. CONCLUSIONS: These findings suggest that seasonal illnesses or immunizations and vitamin D depletion, alcohol intake, and sedentary lifestyle do not significantly exacerbate common underlying immune-mediated, alcohol, or metabolic liver disorders, respectively.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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'admission2
Résumé présentoui

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