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Enregistrement W3011673216 · doi:10.1097/md.0000000000019019

The functional alterations in primary migraine

2020· article· en· W3011673216 sur OpenAlexaboutno aff
Guixing Xu, Shirui Cheng, Yuzhu Qu, Ying Cheng, Jun Zhou, Zhengjie Li, Fanrong Liang

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineNeuroimagingMigraineCochrane LibraryFunctional neuroimagingPublication biasProtocol (science)Meta-analysisMEDLINEWeb of scienceData extractionInternal medicinePsychiatryPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Accumulating neuroimaging studies have found abnormal cerebral activity in migraine patients. However, the findings of studies exist many differences. Hence, this protocol aims to investigate concurrence across the neuroimaging studies to verify the functional cerebral alterations based on the latest evidence. METHODS AND ANALYSIS: Functional neuroimaging studies comparing migraineur with healthy subjects will be searched in the 4 online databases (EMBASE, the Cochrane Library, PubMed, and Web of Science) up to June 2019. The selection of studies, quality assessment, and data extraction will be conducted by 2 independent researchers. The Anisotropic effect size version of signed differential mapping (AES-SDM) methods will be used to conduct a coordinate-based meta-analysis. The bias of publication will be confirmed via the P value of Egger test. The quality of studies will be evaluated by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). This study is registered with PROSPERO, number CRD42019129043. RESULTS: This study will deepen the understanding of functional cerebral alterations of migraine. CONCLUSION: The study will provide clear conclusion of the functional cerebral alterations based on the latest evidence.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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