Peer Review of “COVID-19 Outcomes and Genomic Characterization of SARS-CoV-2 Isolated From Veterans in New England States: Retrospective Analysis”
Notice bibliographique
Résumé
Characterization of SARS-CoV-2 Isolated From Veterans in New England States: Retrospective Analysis." Round 1 Review General CommentsThe sudden menace imposed by the COVID-19 pandemic has led to the proliferation of studies on the epidemiology of viral genomics, specifically to understand disease risk factors, characteristics, and prognosis of those with COVID-19 [1-3].Between 20% to 40% of COVID-19 admissions are reported to require intensive care [4], and have a fatality rate of 35% to 50% [5].Many factors have been reported to either account for or to be associated with the clinical characteristics and prognosis of patients with .Given that the aforementioned body of knowledge among veterans in New England is currently limited, the authors of the paper titled "COVID-19 Outcomes and Genomic Characterization of SARS-CoV-2 Isolated From Veterans in New England States" [9] investigated the patient characteristics, comorbidities, and disease predictors in a cohort of 426 veterans hospitalized for COVID-19.They found using a multivariate regression that age was the most significant predictor of being hospitalized, the severity of disease, and mortality; being non-White was more associated with being hospitalized; and those in need of oxygen upon admission were more likely to die.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,306 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,033 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».