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Enregistrement W4220900375 · doi:10.1007/s00431-022-04422-x

Infants hospitalized for acute COVID-19: disease severity in a multicenter cohort study

2022· article· en· W4220900375 sur OpenAlexaff
Joanna Merckx, Shaun K. Morris, Ari Bitnun, Peter J. Gill, Tala El Tal, Ronald M. Laxer, E. Ann Yeh, Carmen Yea, Rolando Ulloa‐Gutiérrez, Helena Brenes-Chacón, Adriana Yock‐Corrales, Gabriela Ivankovich‐Escoto, Alejandra Soriano‐Fallas, Marcela Hernández-de Mezerville, Jesse Papenburg, Marie‐Astrid Lefebvre, Alireza Nateghian, Behzad Haghighi Aski, Ali Manafi, Rachel Dwilow, Jared Bullard, Suzette Cooke, Tammie Dewan, Léa Restivo, Alison Lopez, Manish Sadarangani, Ashley Roberts, Michelle Barton, Dara Petel, Nicole Le Saux, Jennifer Bowes, Rupeena Purewal, Janell Lautermilch, Sarah Tehseen, Ann Bayliss, Jacqueline Wong, Isabelle Viel‐Thériault, Dominique Piché, Karina A. Top, Kirk Leifso, Cheryl Foo, Luc Panetta, Joan Robinson

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pediatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMemorial University of NewfoundlandQueen's UniversityDalhousie UniversityMcMaster UniversityUniversity of ManitobaTrillium Health CentreUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity of OttawaUniversity of TorontoWestern UniversityUniversity of British ColumbiaUniversité LavalBC Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioPediatricsSeverity of illnessDiseaseCohort studyRetrospective cohort studyLogistic regressionConfidence intervalCohortCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive careInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Intensive care medicine

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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