Notice bibliographique
Résumé
Any human who has ever experienced an acute gout flare understands how painful and debilitating this condition is. Unfortunately, due to the episodic nature of these acute flares that occur randomly due to transient fluctuations in urate levels, patients often underreport these attacks. This turns into a tragedy—patients are left untreated and develop chronic gouty arthritis where pain-free periods are infrequent and joint damage is abundant. The holy grail in clinical trials, whether acute or chronic gout, has been to understand the various nuances of adherence because we know that it leads to prevention and perhaps remission: how long can a patient stay flare free, how do we quantify it, and what measures should we use? Despite the increase in the number of gout cases,1 the disease is equally mismanaged in primary care and the rheumatology subspecialty. This is evident in the literature, with suboptimal dosing of urate-lowering drugs, intolerance to therapy, or poor patient compliance. Guidelines across the globe have highlighted the gaps in care and the poor quality of life. Gout is considered the most treatable arthritis in the Western World, with the pathophysiology directly related to uric acid metabolism and effective medications available to treat both acute episodes … Address correspondence to Dr. P. Khanna, Division of Rheumatology, Department of Internal Medicine, University of Michigan & AAVAMC, 300 North Ingalls, Ste 7C27, Ann Arbor, MI 48109-5422, USA. Email: pkhanna{at}umich.edu.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».