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Enregistrement W3200887443 · doi:10.1007/s40263-021-00860-7

Natalizumab Versus Fingolimod in Patients with Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis: A Subgroup Analysis From Three International Cohorts

2021· article· en· W3200887443 sur OpenAlexaff
Sifat Sharmin, Mathilde Lefort, Johanna Balslev Andersen, Emmanuelle Leray, Dana Horáková, Eva Havrdová, Raed Alroughani, Guillermo Izquierdo, Serkan Özakbaş, Francesco Patti, Marco Onofrj, Alessandra Lugaresi, Murat Terzi, Pierre Grammond, François Grand’Maison, Bassem Yamout, Alexandre Prat, Marc Girard, Pierre Duquette, Cavit Boz, María Trojano, Pamela McCombe, Mark Slee, Jeannette Lechner‐Scott, Recai Türkoğlu, Patrizia Sola, Diana Ferraro, Franco Granella, Julie Prévost, Davide Maimone, Olga Skibina, Katherine Buzzard, Anneke van der Walt, Bart Van Wijmeersch, Tünde Csépány, Daniele Spitaleri, Steve Vucic, Romain Casey, Marc Debouverie, Gilles Edan, Jonathan Ciron, Aurélie Ruet, de Sèze, Élisabeth Maillart, Hélène Zéphir, Pierre Labauge, Gilles Defer, Christine Lebrun‐Frénay, Thibault Moreau, Éric Berger, Pierre Clavelou, Jean Pelletier, Bruno Stankoff, Olivier Gout, Éric Thouvenot, Olivier Heinzlef, A. Al-Khedr, Bertrand Bourre, Olivier Casez, Philippe Cabre, Alexis Montcuquet, Abir Wahab, Jean‐Philippe Camdessanché, Aude Maurousset, I. Patry, Karolina Hankiewicz, Corinne Pottier, Nicolas Maubeuge, Céline Labeyrie, Chantal Nifle, David Laplaud, N. Koch-Henriksen, Finn Sellebjerg, Per Soelberg Soerensen, Claudia Pfleger, Peter Vestergaard Rasmussen, Michael Broksgaard Jensen, Jette Lautrup Frederiksen, Stephan Bramow, Henrik Kahr Mathiesen, Karen Schreiber, Melinda Magyari, Sandra Vukusic, Helmut Butzkueven, Tomáš Kalinčík

Notice bibliographique

RevueCNS Drugs · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensCegep de Saint JeromeUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-Appalaches
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésFingolimodMedicineNatalizumabExpanded Disability Status ScaleMultiple sclerosisInternal medicineConfidence intervalCohortHazard ratioDiseaseImmunology

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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