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Enregistrement W3032273386 · doi:10.3899/jrheum.200681

Dr. Balevic, <i>et al</i> reply

2020· letter· he· W3032273386 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen J. Balevic, Christoph P. Hornik, Thomas P. Green, Megan E. B. Clowse, Daniel González, Anil R. Maharaj, Laura E. Schanberg, Amanda M. Eudy, Geeta K. Swamy, Brenna L. Hughes, Michael Cohen‐Wolkowiez

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2020
Typeletter
Languehe
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentChildhood Arthritis and Rheumatology Research AllianceRheumatology Research FoundationThrasher Research FundNational Institute of General Medical SciencesSanofiDerfner FoundationGlaxoSmithKline
Mots-clésHydroxychloroquineMedicineDosingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Clinical trialClinical pharmacologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakRheumatologyIntensive care medicineInternal medicinePharmacologyDiseaseVirologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We read with great interest the very thoughtful commentary by Joob and Wiwanitkit1. We agree with the authors that, despite conflicting clinical data to date, it is possible that hydroxychloroquine (HCQ) may have a protective effect in the setting of the coronavirus disease 2019 (COVID-19). More importantly, we agree that optimal HCQ dosage and timing is a critical underpinning for clinical trials. However, we highlight several considerations regarding treatment with high-dose HCQ. To optimize dosing, the relationship between drug concentration in the target tissue and response must be well characterized. Because the precise mechanism of action of HCQ for SARS-CoV-2 is unknown, current dosing strategies are based on extrapolating … Address correspondence to Dr. S.J. Balevic, Department of Rheumatology and Immunology, Duke University School of Medicine, 2301 Erwin Road, CHC, T-Level, Durham, NC 27710, USA. Email: stephen.balevic{at}duke.edu.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0320,042
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,007

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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