Enregistrement W3122792694 · doi:10.1007/s00125-020-05358-3

Growth and development of islet autoimmunity and type 1 diabetes in children genetically at risk

2021· article· en· W3122792694 sur OpenAlexafffund

Anita Nucci, Suvi Μ. Virtanen, David Cuthbertson, Johnny Ludvigsson, Ülle Einberg, Céline Huot, Luís Castaño, B Aschemeier, Dorothy Becker, Jeffrey P. Krischer, Thomas Mandrup‐Poulsen, Elias Arjas, Esa Läärä, Åke Lernmark, Barbara Schmidt, Hans K. Åkerblom, Mila Hyytinen, Katriina Koski, Matti Koski, Eeva Pajakkala, Marja Salonen, Linda Shanker, Brenda Bradley, John Dupré, William D. Fraser, Margaret L. Lawson, Jeffrey L. Mahon, Shayne Taback, Margaret Franciscus, Jacki Catteau, Neville J. Howard, Patricia Crock, Maria E. Craig, Cheril Clarson, Lynda Bere, David Thompson, Daniel L. Metzger, Colleen Marshall, Jennifer Kwan, David Stephure, Danièle Pacaud, Wendy Schwarz, Rose Girgis, Marilyn S. Thompson, Daniel Catte, Denis Daneman, Mary‐Jean Martin, Valérie Morin, L. Frenette, Suzanne Ferland, Susan Sanderson, Kathy Heath, Monique Gonthier, Maryse Thibeault, Laurent Legault, Diane Laforte, Elizabeth Cummings, Karen A. Scott, Tracey Bridger, Cheryl Crummell, Robyn L. Houlden, Adriana Breen, George Carson, Sheila Kelly, Koravangattu Sankaran, Marie Penner, Richard A. White, Nancy King, James Popkin, Laurie Robson, Eva Al Taji, Pavla Mendlová, Martina Romanová, J Vavřinec, Jan Vosáhlo, Ludmila Brázdová, Jitřenka Venháčová, Petra Venháčová, A. Cipra, Zdeňka Tomšíková, Petra Paterová, Pavla Gogelova, Mall‐Anne Riikjärv, Anne Ormisson, Vallo Tillmann, Susanne Johansson, Päivi Kleemola, Anna Parkkola, Anna‐Liisa Järvenpää, Anu‐Maaria Hämäläinen, Sanne Kiiveri, Maria Salonen, Sirpa Tenhola, Pia Salonen, Eeva Jason, Jenni Selvenius, Heli Siljander, Samuli Ylitalo, Ilkka Paajanen, Timo Talvitie, Kaija Lindström, Hanna Huopio, Jouni Pesola, Riitta Veijola, Päivi Tapanainen, Abram Alar, Erik Popov, Ritva Virransalo, Päivi Nykänen, Thomas Danne, Olga Kordonouri, Dóra Krikovszky, L Madácsy, Yeganeh Manon Khazrai, Ernesto Maddaloni, Paolo Pozzilli, Carla Mannu, Marco Songini, Carine de Beaufort, Ulrike Schierloh, Jan Bruining, Margriet Bisschoff, Aleksander Basiak, R Wasikówa, Marta Ciechanowska, Grażyna Deja, Przemysława Jarosz‐Chobot, Agnieszka Szadkowska, Katarzyna Cypryk, Małgorzata Zawodniak-Szałapska, Teba Gonzalez Frutos, Mirentxu Oyarzabal, Manuel Serrano‐Ríos, Nicholas G. Martin, Federico Hawkins, D Arnau, Malgorzata Smolinska Konefal, Ragnar Hanås, Bengt Lindblad, Nils-Östen Nilsson, Hans Fors, Maria Nordwall, Agne Lindh, H Edenwall, Jan Åman, Calle Johansson, Margrit Gadient, Daniel Konrad, Eugen J. Schoenle, Ashi Daftary, Mary Beth Klein, Carol Gilmour, P. Brandon Malone, Marilyn Tanner‐Blasiar, Neil H. White, Uday Devaskar, Heather Horowitz, Lisa R. Rogers, Roxana Colón, Teresa Frazer, Jose Torres, Robin Goland, Ellen Greenberg, Holly C. Schachner, Barney Softness, Jorma Ilonen, Massimo Trucco, Lynn Nichol, Erkki Savilahti, Taina Härkönen, Mikael Knip, Outi Vaarala, Kristiina Luopajärvi

Notice bibliographique

RevueDiabetologia · 2021

Typearticle

Langueen

DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology

ThématiqueDiabetes and associated disorders

Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine

Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health Research

Mots-clésMedicineType 1 diabetesOverweightProportional hazards modelHazard ratioAutoantibodyPopulationInternal medicineDiabetes mellitusType 2 diabetesBirth weightDemographyEndocrinologyImmunologyObesityPregnancyBiologyEnvironmental healthConfidence intervalAntibodyGenetics

DOI10.1007/s00125-020-05358-3

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)0,001

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,013

Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,003
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,000	0,001
Bibliométrie	0,001	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,001	0,001
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,001	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,001	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.

Tête enseignante Opus0,005

Tête enseignante GPT0,201

Écart entre enseignants0,196 · 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

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

Citations21

Publié2021

Routes d'admission2

Résumé présentnon

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