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Enregistrement W3003964842 · doi:10.1016/j.jcin.2019.10.043

Complete 2-Year Results Confirm Bayesian Analysis of the SURTAVI Trial

2020· article· en· W3003964842 sur OpenAlexaff
Nicolas M. Van Mieghem, Jeffrey J. Popma, G. Michael Deeb, Steven J. Yakubov, Patrick W. Serruys, Stephan Windecker, Lars Søndergaard, Mubashir Mumtaz, Hemal Gada, Stanley Chetcuti, Neal S. Kleiman, Susheel Kodali, Isaac George, Patrick Teefy, Bob Kiaii, Jae K. Oh, A. Pieter Kappetein, Yanping Chang, Andrew S. Mugglin, Michael J. Reardon, Paul Sorajja, Benjamin Sun, Himanshu Agarwal, Thomas Langdon, Peter den Heijer, Mohamed Bentala, Daniel O’Hair, Tanvir Bajwa, T. B. Byrne, Michael Caskey, Basil Paulus, Edward Garrett, Robert Stoler, Robert F. Hebeler, Kamal R. Khabbaz, D. Scott Lim, Mark Bladergroen, Peter Fail, Edgar Feinberg, Michael Rinaldi, Eric Skipper, Atul Chawla, David Hockmuth, Raj Makkar, Wen Cheng, Janah Aji, Frank W. Bowen, Theodore Schreiber, Scott P. Henry, Christian Hengstenberg, Sabine Bleiziffer, J. Kevin Harrison, Chad Hughes, James D. Joye, Vincent A. Gaudiani, Vasilis Babaliaros, Vinod H. Thourani, Harold L. Dauerman, Joseph Schmoker, Kimberly A. Skelding, Alfred S. Casale, Jan Kovac, Tomasz Spyt, Puvi Seshiah, J. Michael Smith, Raymond McKay, Robert Hagberg, Ray Matthews, Vaughn A. Starnes, William W. O’Neill, Gaetano Paone, José Marı́a Hernández Garcı́a, Miguel Such, Juan Carlos Llosa Cortina, Thierry Carrel, Brian Whisenant, John R. Doty, Jon R. Resar, John V. Conte, Vicken Aharonian, Thomas Pfeffer, Andreas Rück, Matthias Corbascio, Daniel Blackman, Pankaj Kaul, Chad Kliger, Derek R. Brinster, Ferdinand Leya, Mamdouh Bakhos, Gurpreet S. Sandhu, Alberto Pochettino, Nicolò Piazza, Benoît de Varennes, Ad van Boven, Piet W. Boonstra, Ron Waksman, Ammar S. Bafi, Anita Asgar, Raymond Cartier, Robert Kipperman, John Brown, Lang Lin, Joshua D. Rovin, David C. Adams, Stanley Katz, Alan Hartman, Hasanian Al-Jilaihawi, Mathew Williams, Juan A. Crestanello, Scott Lilly, Mohammad Ghani, Robert Mark Bodenhamer, Vivek Rajagopal, James Kauten, Mumbashir Mumtaz, Williams Bachinsky, Georg Nickenig, Armin Welz, Peter Skov Olsen, Daniel Watson, Adnan K. Chhatriwalla, Keith B. Allen, Paul Teirstein, Jeffrey Tyner, Paul G. Mahoney, Joseph Newton, William Merhi, John Keiser, Alan C. Yeung, D. Craig Miller, Jurriën M. ten Berg, Robin Heijmen, George Petrossian, N. Bryce Robinson, Stephen Brecker, Marjan Jahangiri, Thomas P. Davis, Sanjay Batra, James Hermiller, David Heimansohn, Sam Radhakrishnan, Stephen E. Fremes, Brijeshwar Maini, Brian Bethea, David F.M. Brown, William H. Ryan, Christian Spies, Jeffrey Lau, Howard C. Herrmann, Joseph E. Bavaria, Eric Horlick, Chris Feindel, Franz‐Josef Neumann, Friedhelm Beyersdorf, Roland Binder, Francesco Maisano, M. Costa, Alan Markowitz, Peter Tadros, George L. Zorn, Eduardo de Marchena, Tomás A. Salerno, Marino Labinz, Marc Ruel, Joon Sup Lee, Thomas G. Gleason, Frederick Ling, Peter A. Knight, Mark Robbins, Stephen K. Ball, John C. Giacomini, Thomas A. Burdon, Robert Applegate, Neal D. Kon, Richard Schwartz, Scott Schubach, John K. Forrest, Abeel A. Mangi

Notice bibliographique

RevueJACC: Cardiovascular Interventions · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesAbbott VascularSymetisBoston Scientific CorporationEdwards LifesciencesMedtronicAbbott Laboratories
Mots-clésBayesian probabilityStatisticsEconometricsMathematics

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 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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,010
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,006

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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