Impact and Associations of Atopic Dermatitis Out-of-Pocket Health Care Expenses in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Department of Community Medicine, Muzaffarnagar Medical College, Muzaffarnagar, India [email protected] Department of Kaya Chikitsa, Sham-e-Ghausia Minority Ayurved Medical College and Hospital, Ghazipur, India. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4046-5035 ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2699-4771 The authors have no funding or conflicts of interest to declare. D.S. and P.J. have contributed equally to this work. D.S. states that all authors had full access to the full data in the study and accepts the responsibility to submit for publication. Both authors have substantial contributions to the conception or design of the work or the acquisition, analysis, or interpretation of data; drafted the work or revised it critically for important intellectual content; approved the final version of the manuscript; and agreed to be accountable for all aspects of the work in ensuring that questions related to the accuracy or integrity of any part of the work are appropriately investigated and resolved. There has been no data collection of any human or animal subject (or participant) in this study. The data that support the findings of this study are available on the website linked to the digital object identifier of references used in the manuscript. These data are available in the public domain.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».