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Enregistrement W3093102757 · doi:10.3899/jrheum.201142

Frequency of Allopurinol Dose Reduction in Hospitalized Patients With Gout Flares

2020· letter· en· W3093102757 sur OpenAlexvenueno aff
Irvin J. Huang, Alison Bays, Jean W. Liew

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésGoutMedicineAllopurinolDiscontinuationCohortUric acidInternal medicineFebuxostatRisk factorCohort studyHyperuricemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: The risk of subsequent flares after the initial diagnosis of gout remains high, according to the recent study, “Changes in the Presentation of Incident Gout and the Risk of Subsequent Flares: A Population-based Study Over 20 Years” by Elfishawi, et al 1. This study found 60% of the patients have at least 1 subsequent flare episode within 5 years of their initial gout diagnosis. Despite an improved understanding of gout pathophysiology and treatment options, the prevalence of subsequent flares in the 2009–2010 cohort has not significantly improved compared to the 1989–1992 cohort. One of the identified risk factors was the persistently elevated serum uric acid (SUA). This finding highlights the importance of adequately treating gout to their target SUA. Limitations in their dataset may have precluded the authors from studying urate-lowering therapy (ULT) changes or discontinuation as a risk factor for subsequent flare. We report the results of our study below, in which we evaluated the frequency of inpatient adjustment of ULT in hospitalized … Address correspondence to Dr. I.J. Huang, 1959 NE Pacific St., BB561, Seattle, WA 98195, USA. Email: ijhuang{at}uw.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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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