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Enregistrement W3107346068 · doi:10.1016/j.jpsychores.2020.110314

Factors associated with fears due to COVID-19: A Scleroderma Patient-centered Intervention Network (SPIN) COVID-19 cohort study

2020· article· en· W3107346068 sur OpenAlexafffund
Yin Wu, Linda Kwakkenbos, Richard S. Henry, Marie‐Eve Carrier, Maria Gagarine, Sami Harb, Angelica Bourgeault, Lydia Tao, Andrea Carboni-Jiménez, Zelalem Negeri, Scott B. Patten, Susan J. Bartlett, Luc Mouthon, John Varga, Andrea Benedetti, Brett D. Thombs, Catherine Fortuné, Amy Gietzen, Geneviève Guillot, Nancy Lewis, Michelle Richard, Maureen Sauvé, Joep Welling, Kim Fligelstone, Karen Gottesman, Catarina Leite, Murray Baron, Vanessa L. Malcarne, Maureen D. Mayes, Warren R. Nielson, Robert J. Riggs, Shervin Assassi, Carolyn Ells, C.H.M. van den Ende, Tracy Frech, Daphna Harel, Monique Hinchcliff, Marie Hudson, Sindhu R. Johnson, Maggie Larché, Christelle Nguyen, Janet Pope, François Rannou, Tatiana Sofía Rodríguez Reyna, Anne A. Schouffoer, María E. Suarez‐Almazor, C. Agard, Alexandra Albert, Elana J. Bernstein, S. Berthier, Lyne Bissonnette, Alessandra Bruns, Patrícia Carreira, Benjamin Chaigne, Chase Correia, Christopher P. Denton, Robyn T. Domsic, James V. Dunne, Bertrand Dunogué, Dominique Farge, Paul R. Fortin, Jessica Gordon, Brigitte Granel-Rey, Pierre‐Yves Hatron, Ariane L. Herrick, Sabrina Hoa, Niall Jones, Artur José de Brum Fernandes, Suzanne Kafaja, Nader Khalidi, David Launay, Joanne Manning, I. Marie, Maria Martin, A. Mékinian, Sheila Melchor, Mandana Nikpour, Louis Olagne, Susanna Proudman, Alexis Régent, Sébastien Rivière, David Robinson, Esther Rodríguez, Sophie Roux, Vincent Sobanski, Virginia Steen, Evelyn Sutton, Carter Thorne, Pearce Wilcox, Mara Cañedo Ayala, Julia Nordlund, Nora Østbø, Danielle B. Rice, Kimberly A. Turner, Nicole Culos-Reed, Laura Dyas, Ghassan El‐Baalbaki, Shannon Hebblethwaite, Laura Bustamante, Delaney Duchek, Kelsey Ellis

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosomatic Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity of CalgaryMultiple Sclerosis Society of CanadaHotchkiss Brain InstituteJewish General Hospital
Organismes subventionnairesLady Davis Institute for Medical ResearchJewish General HospitalNational Center for Advancing Translational SciencesArthritis SocietyFondation de l'Hôpital général juifCanadian Institutes of Health ResearchMitacsMcGill University
Mots-clésMedicineCohortAnxietyPopulationPsychological interventionCohort studyClinical psychologyPsychiatryGerontologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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