Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We thank Paras Karmacharya and colleagues for their letter to the editor1, which furthers the discussion about racial differences in patients with ankylosing spondylitis (AS). They highlight that the reported prevalence of AS in African Americans of 8% in our study is low2. At present the true prevalence of AS in African Americans in the USA is unknown. Based on the US National Health and Nutrition Examination Survey 2009–2010 survey, the overall prevalence estimates of axial spondyloarthritis (axSpA) using the European Spondylarthropathy Study Group criteria is 0.9% in non-Hispanic blacks between the ages of 20 and 69 years3,4, but Karmacharya and colleagues acknowledged that estimates could be unreliable. The number of African Americans was too low to make any definite estimates. We acknowledge that healthcare databases have substantial variation in estimates of prevalence and incidence of chronic conditions, which limits their interpretability and utility. The true prevalence of AS in African Americans may have been underestimated … Address correspondence to Dr. D.K. Singh, Case Western Reserve University, MetroHealth Medical Center, Division of Rheumatology, 2500 MetroHealth Drive, Cleveland, Ohio 44109, USA. E-mail: dilpreetsinghmd{at}gmail.com
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».