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Enregistrement W2994006966 · doi:10.1016/j.jacc.2019.09.060

Risk Factors for Infections Involving Cardiac Implanted Electronic Devices

2019· article· en· W2994006966 sur OpenAlexaff
David H. Birnie, Jia Wang, Marco Alings, François Philippon, Ratika Parkash, Jaimie Manlucu, Paul Angaran, Claus Rinne, Benoit Coutu, R. Aaron Low, Vidal Essebag, Carlos A. Morillo, Damian Redfearn, Satish Toal, Giuliano Becker, Michel Degrâce, Bernard Thibault, Eugene Crystal, Stanley Tung, John LeMaitre, Omar Sultan, Matthew T. Bennett, Jamil Bashir, Félix Ayala-Paredes, Philippe Gervais, Leon Rioux, Martin E W Hemels, Leon Bouwels, Derek V. Exner, Paul Dorian, Stuart J. Connolly, Yves Longtin, Andrew D. Krahn

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux du Bas-Saint-LaurentCégep de RimouskiCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaSunnybrook Health Science CentreMontreal Heart InstituteQueen Elizabeth II Health Sciences CentreCégep de LévisUniversité de MontréalKingston General HospitalQueen's UniversityLibin Cardiovascular Institute of AlbertaHealth Sciences CentreUniversity of CalgaryChinook Regional HospitalRoyal Columbian HospitalHorizon Health NetworkSt Mary's Hospital CentreSt. Paul's HospitalWestern UniversityPopulation Health Research InstituteSaskatchewan HealthLawson Health Research InstituteSt. Michael's HospitalRegina General HospitalUniversity of TorontoInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecMcMaster UniversitySaskatchewan Health AuthorityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité LavalHamilton Health SciencesHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill University Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionConfidence intervalInternal medicineClinical endpointOdds ratioRandomized controlled trial

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)0,001
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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations166
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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