MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213060030 · doi:10.1136/annrheumdis-2021-221636

Characteristics associated with poor COVID-19 outcomes in individuals with systemic lupus erythematosus: data from the COVID-19 Global Rheumatology Alliance

2022· article· en· W4213060030 sur OpenAlexaff
Manuel F. Ugarte‐Gil, Graciela S. Alarcón, Zara Izadi, Alí Duarte‐García, Cristina Reátegui-Sokolova, Ann E. Clarke, Leanna Wise, Guillermo Pons‐Estel, María José Santos, Sasha Bernatsky, Sandra Lúcia Euzébio Ribeiro, Samar Al Emadi, Jeffrey A. Sparks, Tiffany Hsu, Naomi J. Patel, Emily Gilbert, Maria O Valenzuela-Almada, Andreas Jönsen, Gianpiero Landolfi, Micaela Fredi, Tiphaine Goulenok, Mathilde Devaux, Xavier Mariette, V. Queyrel, Vasco C. Romão, Graça Sequeira, Rebecca Hasseli, Bimba F. Hoyer, Reinhard Voll, Christof Specker, Roberto Miguel Báez, Vanessa Castro-Coello, Hernán Maldonado Ficco, Edgard Torres Reis Neto, Gilda Aparecida Ferreira, Odirlei André Monticielo, Emily Sirotich, Jean W. Liew, Jonathan S. Hausmann, Paul Sufka, Rebecca Grainger, Suleman Bhana, Wendy Costello, Zachary S. Wallace, Lindsay Jacobsohn, Tiffany Taylor, Clairissa Ja, Anja Strangfeld, Elsa F Mateus, Kimme L Hyrich, Loreto Carmona, Saskia Lawson‐Tovey, Lianne Kearsley‐Fleet, Martin Schäfer, Pedro Machado, Philip C. Robinson, Milena Gianfrancesco, Jinoos Yazdany

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactCanadian Arthritis Patient AllianceMcGill University Health CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUCB PharmaManchester Biomedical Research CentreBristol-Myers SquibbPfizer AustraliaSamsungMylanNational Institutes of HealthSwedish Orphan BiovitrumNational Institute for Health and Care ResearchCelltrionMedacCilagMedpaceAmgenRheumatology Research FoundationEuropean League Against RheumatismGilead SciencesChildhood Arthritis and Rheumatology Research AllianceNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesSanofiCelgenePfizerBiogenGlaxoSmithKlineEli Lilly and CompanyAstraZenecaAmerican College of Rheumatology Research and Education Foundation
Mots-clésMedicineHydroxychloroquineInternal medicineRheumatologyRituximabComorbidityLogistic regressionSystemic lupus erythematosusPrednisoneDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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

Citations92
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueAnnals of the Rheumatic DiseasesMême sujetSystemic Lupus Erythematosus ResearchTravaux en français237 207