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Enregistrement W4205160401 · doi:10.1016/s2213-8587(21)00327-2

Trends in all-cause mortality among people with diagnosed diabetes in high-income settings: a multicountry analysis of aggregate data

2022· article· en· W4205160401 sur OpenAlexaff
Dianna J. Magliano, Lei Chen, Bendix Carstensen, Edward W. Gregg, Meda E. Pavkov, Agus Salim, Linda J. Andes, Ran D. Balicer, Marta Baviera, Juliana C.N. Chan, Yiling J. Cheng, Hélène Gardiner, Hanne Løvdal Gulseth, Romualdas Gurevičius, Kyoung Hwa Ha, György Jermendy, Dae Jung Kim, Zoltán Kiss, Maya Leventer‐Roberts, Chun-Yi Lin, Andrea O. Y. Luk, Stefan Ma, Manel Mata‐Cases, Dı́dac Mauricio, Gregory A. Nichols, Santa Pildava, Stephanie H. Read, Cynthia Robitaille, Maria Carla Roncaglioni, Paz Lopez‐Doriga Ruiz, Kang-Ling Wang, Sarah H. Wild, Naama Yekutiel, Jonathan E. Shaw

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Diabetes & Endocrinology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthDiabetes AustraliaCenters for Disease Control and PreventionHospital AuthoritySteno Diabetes Center CopenhagenState Government of VictoriaRegione LombardiaIstituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri - IRCCS
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusEnvironmental healthDemographyPopulationGerontologyAggregate data

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,298
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations88
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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