The role of serum cytokeratin 18 and platelet count as non-invasive markers in the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease in children with type 1 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
ENWEndNote BIBJabRef, Mendeley RISPapers, Reference Manager, RefWorks, Zotero AMA Ismail NA, Abd ElBaky AM, Ibrahim M, et al. The role of serum cytokeratin 18 and platelet count as non-invasive markers in the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease in children with type 1 diabetes mellitus. Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics. 2020;95(3):141-148. doi:10.5114/polp.2020.100990. APA Ismail, N. A., Abd ElBaky, A. M., Ibrahim, M., Ezzat, W., Elhosary, Y. A., & Mostafa, E. A. et al. (2020). The role of serum cytokeratin 18 and platelet count as non-invasive markers in the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease in children with type 1 diabetes mellitus. Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics, 95(3), 141-148. https://doi.org/10.5114/polp.2020.100990 Chicago Ismail, Nagwa A, Abeer M Abd ElBaky, Mona H. Ibrahim, Wafaa Mohamed Ezzat, Yasser A Elhosary, Eman A Mostafa, and Hoda H Ahmed et al. 2020. "The role of serum cytokeratin 18 and platelet count as non-invasive markers in the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease in children with type 1 diabetes mellitus". Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics 95 (3): 141-148. doi:10.5114/polp.2020.100990. Harvard Ismail, N., Abd ElBaky, A., Ibrahim, M., Ezzat, W., Elhosary, Y., Mostafa, E., Ahmed, H., and Rasheed, I. (2020). The role of serum cytokeratin 18 and platelet count as non-invasive markers in the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease in children with type 1 diabetes mellitus. Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics, 95(3), pp.141-148. https://doi.org/10.5114/polp.2020.100990 MLA Ismail, Nagwa et al. "The role of serum cytokeratin 18 and platelet count as non-invasive markers in the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease in children with type 1 diabetes mellitus." Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics, vol. 95, no. 3, 2020, pp. 141-148. doi:10.5114/polp.2020.100990. Vancouver Ismail N, Abd ElBaky A, Ibrahim M, Ezzat W, Elhosary Y, Mostafa E et al. The role of serum cytokeratin 18 and platelet count as non-invasive markers in the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease in children with type 1 diabetes mellitus. Pediatria Polska - Polish Journal of Paediatrics. 2020;95(3):141-148. doi:10.5114/polp.2020.100990.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».