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Enregistrement W3092651778 · doi:10.1111/cea.13763

Management and diagnosis of exercise‐associated anaphylaxis cases in the paediatric population

2020· letter· en· W3092651778 sur OpenAlexafffundabout
Sabrina Bartolucci, Sofianne Gabrielli, Ann E. Clarke, Edmond S. Chan, Julia Upton, Andrew O’Keefe, Harley Eisman, Moshe Ben‐Shoshan

Notice bibliographique

RevueClinical & Experimental Allergy · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandHospital for Sick ChildrenUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryMcGill University Health CentreSickKids FoundationUniversity of TorontoBC Children's HospitalMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesHealth CanadaAllerGen
Mots-clésAdvisory committeeMedicineFamily medicineAnaphylaxisAlternative medicineOral immunotherapyAllergyFood allergyPolitical scienceImmunologyPathologyPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dr Edmond Chan: “ESC has received research support from DBV Technologies; has been a member of advisory boards for Pfizer, Pediapharm, Leo Pharma, Kaleo, DBV, AllerGenis, Sanofi Genzyme; is a member of the healthcare advisory board for Food Allergy Canada; was an expert panel and coordinating committee member of the National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)-sponsored Guidelines for Peanut Allergy Prevention; and was co-lead of the CSACI oral immunotherapy guidelines.” Dr Julia Upton: “JU has acted as a paid consultant to Bausch Health and Kalea and been an investigotor for Aimmune Therapeutics, DBV technologies and Regeneron”, No other COI were declared for all other authors. The data that support the findings of this study are available on request from the corresponding author. The data are not publicly available due to privacy or ethical restrictions. Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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