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Enregistrement W4282594729 · doi:10.1016/j.jcf.2022.06.006

Factors associated with clinical progression to severe COVID-19 in people with cystic fibrosis: A global observational study

2022· article· en· W4282594729 sur OpenAlexafffund
S.B. Carr, Elliot McClenaghan, Alexander Elbert, Albert Faro, Rebecca Cosgriff, Olzhas Abdrakhmanov, K. Brownlee, Pierre‐Régis Burgel, Catherine A. Byrnes, Stephanie Y. Cheng, Carla Colombo, Harriet Corvol, Géraldine Daneau, Christopher H. Goss, Vincent Gulmans, Hector Gutierrez, Satenik Harutyunyan, Meagan Helmick, Andreas Jung, N. Kashirskaya, Edward F. McKone, Joel Melo, Peter G. Middleton, Pedro Mondéjar-López, Isabelle de Monestrol, Lutz Nährlich, Rita Padoan, Megan Parker, María Dolores Pastor‐Vivero, Samar Rizvi, Rasa Ruseckaite, Marco Salvatore, Luiz Vicente R. F. da Silva-Filho, Nick Versmessen, Marco Zampoli, Bruce C. Marshall, Anne L. Stephenson, Scott C. Bell, David W. Reid, Peter Wark, Eva Van Braeckel, Sophie Gohy, Christiane Knoop, Jessica Pirson, Elke De Wachter, Lieven Dupont, L. Hanssens, Vicky Nowé, Monique Lequesne, Rodrigo Abensur Athanazio, Daniela Góis Meneses, V. Boussaud, Graziella Brinchault, Emmanuelle Coirier-Duet, J.‐C. Dubus, Dominique Grenet, Sandra de Miranda, L. Beaumont, Reem Kanaan, Muriel Lauraens, Clémence Martin, Marie Mittaine, Anne Prévötat, Martine Reynaud‐Gaubert, Isabelle Sermet‐Gaudelus, Aurélie Tatopoulos, R. Chiron, Marie‐Laure Dalphin, M. Gérardin, Laurence Weiss, Nathalie Wizla, Sophie Ramel, Barry J. Plant, Cedric Gunaratnam, Abaigeal Jackson, Karin de Winter- de Groot, Bart Luijk, Geertjan Wesseling, E. Kondratyeva, E. Zhekayte, E. Amelina, M. A. Mukhina, О. И. Симонова, Antonio Álvarez-Fernández, Amparó Solé, Isidoro Cortell‐Aznar, Rosa Girón, A. López Neyra, Isabel Ramos-Cancelo, Maite Lázaro-Carrasco, Dolores Pastor Vivero, Marta Ruiz de Valbuena, Concepción Prados‐Sánchez, J. Colomer, Silvia Gärtner, Layla Diab-Cáceres, Marita Gilljam, Ulrika Lindberg, Stefanie Diemer, Mark I. Allenby, Stephen Bourke, Susan C. Charman, Janet Collinson, Owen Dempsey, Sarah Denniston, Maya Desai, J. Duckers, C. Etherington, Alex Higton, Timothy Ho, Jeremy Hull, Andrew Jones, R.I. Ketchell, Susan Madge, Anirban Maitra, Ghulam Mujtaba, E.F. Nash, D. Nazareth, Christopher J. O’Brien, Claire Onyon, Christopher Orchard, D. Peckham, Helen Rodgers, Nadia Shafi, Nicholas J. Simmonds, Kevin W Southern, Martin Walshaw, Danie Watson, J.L. Whitehouse, Annalisa Orenti, B. Elnazir, D. Cox

Notice bibliographique

RevueJournal of Cystic Fibrosis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalCystic Fibrosis Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineUnderweightCystic fibrosisInternal medicineOdds ratioLogistic regressionBody mass indexOxygen therapyMedical prescriptionObservational studyPediatricsCohortOverweight

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)0,009
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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