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Enregistrement W3200187377 · doi:10.1101/2021.09.13.21262182

mRNA COVID-19 Vaccination and Development of CMR-confirmed Myopericarditis

2021· preprint· en· W3200187377 sur OpenAlexaffabout
Tahir S Kafil, M. Lamacie, Sophie Chenier, Heather Taggart, Nina Ghosh, Alexander Dick, Gary R. Small, Peter Liu, Rob Beanlands, Lisa Mielniczuk, David Birnie, Andrew Crean

Dossier post-publication

NatureRetraction
MotifError in Analyses;Error in Results and/or Conclusions;Objections by Third Party;
Date9/24/2021 0:00
Signalé par OpenAlex ?Oui

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensOttawa Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationIncidence (geometry)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)MyopericarditisMedicineOrder (exchange)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyActuarial scienceVirologyMyocarditisBusinessPathologyMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the process of open peer review on MedRxiv we quickly received a number of messages from reviewers concerned that there was a problem with our reported incidence of myocarditis post mRNA vaccination. Our reported incidence appeared vastly inflated by an incorrectly small denominator (ie number of doses administered over the time period of the study). We reviewed the data available at Open Ottawa and found that there had indeed been a major underestimation, with the actual number of administered doses being more than 800,000 (much higher than quoted in the paper). In order to avoid misleading either colleagues or the general public and press, we the authors unanimously wish to withdraw this paper on the grounds of incorrect incidence data. We thank the many peer reviewers who went out of their way to contact us and point out our error. We apologize to anyone who may have been upset or disturbed by our report. In summary, the authors have withdrawn this manuscript because of a major error pertaining to the quoted incidence data. Therefore, the authors do not wish this work to be cited as reference for the project. If you have any questions, please contact the corresponding author.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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