Famous Artists Who Suffer(ed) From Rheumatic Diseases: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Rheumatic diseases (RD) occur at a relatively high frequency in the population. We hypothesize that some of these diseases may have affected some artists and possibly influenced their works. In this article, a systematic review of all studies that described the occurrence of rheumatic diseases in famous artists in the world was performed. A PEO format (P = population, E = exposure, O = outcome) to elaborate the research question, “Famous artists (P), with rheumatic diseases (E), have their works changed (O) due to these diseases?” was used. An extensive literature search in Pubmed/MEDLINE, Scielo, and LILACS, following the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses guidelines, was performed without language restriction, from 1965 to June 2020. After the review of titles and abstracts, 116 out of 1026 articles were selected for reading the full texts, of which 68 were selected for this review. We have identified 20 famous artists who had RD. Table 1 is a summary of all data regarding the artists1–20. Most of them had rheumatoid arthritis (RA) as … Address correspondence to Dr. J.F. de Carvalho, Rua das Violetas, 42, ap. 502, Pituba, Salvador, Bahia, Brazil. Email: jotafc{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 | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».