MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3109617315 · doi:10.17863/cam.59417

External validation of prognostic models predicting pre-eclampsia: individual participant data meta-analysis

2020· article· en· W3109617315 sur OpenAlexafffund
Kym I E Snell, John Allotey, Melanie Smuk, Richard Hooper, Claire Chan, Asif Ahmed, Lucy C. Chappell, Peter von Dadelszen, Marcus Green, Louise C. Kenny, Asma Khalil, Khalid S. Khan, Ben W. Mol, Jenny Myers, Lucilla Poston, B. Thilaganathan, Anne C. Staff, Gordon C. S. Smith, Wessel Ganzevoort, Hannele Laivuori, Anthony Odibo, J. Arenas Ramírez, John‏ Kingdom, Diane Farrar, Ahmet Baschat, Paul T. Seed, Federico Prefumo, Fabrício da Silva Costa, Henk Groen, François Audibert, Jacques Massé, Ragnhild Bergene Skråstad, Kjell Å. Salvesen, Camilla Haavaldsen, Chie Nagata, Alice Rumbold, Seppo Heinonen, Lisa Askie, Luc Smits, Christina Anne Vinter, Per Magnus, Eero Kajantie, Pia Villa, Anne Karen Jenum, Louise Bjørkholt Andersen, Jane E. Norman, Akihide Ohkuchi, Anne Eskild, Sohinee Bhattacharya, Fionnuala M. McAuliffe, Alberto Galindo, Ignacio Herraı̀z, Lionel Carbillon, Kerstin Klipstein‐Grobusch, Seon Ae Yeo, Joyce L. Browne, Karel G.M. Moons, Richard D Riley, Shakila Thangaratinam

Notice bibliographique

RevueUniversity of Southern Denmark Research Portal (University of Southern Denmark) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNIHR School for Primary Care ResearchHealth Technology Assessment ProgrammeMichigan State UniversitySyddansk UniversitetJohns Hopkins UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityUniversitetet i OsloUniversité de MontréalNational and Kapodistrian University of AthensDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilKementerian Pendidikan NasionalNorwegian Institute of Public HealthAcademisch Medisch CentrumUniversity College DublinUniversity of BristolNational Institute for Health and Care ResearchUniversidad de los AndesUniversity of DundeeUniversity of OxfordNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetUniversity of AberdeenUniversité LavalUniversiteit MaastrichtUniversity of Toronto
Mots-clésEclampsiaCalibrationPredictive modellingConfidence intervalStatisticStatisticsMedicineMeta-analysisPrediction intervalPregnancyMathematicsInternal medicine

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 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)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,032
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,041 · 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'étudeMéta-analyse
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'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueUniversity of Southern Denmark Research Portal (University of Southern Denmark)Même sujetPregnancy and preeclampsia studiesTravaux en français237 207