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Enregistrement W4313359107 · doi:10.4049/jimmunol.200.supp.45.45

The Benzathine Penicillin G (BPG) Reformulation Preferences Study - Samoa

2018· article· en· W4313359107 sur OpenAlexaff
Dianne Sika‐Paotonu, Satupaitea Viali, Leausa Toleafoa Take K. Naseri, Fui Le’apai Tu’ua Ilaoa Asofou So’o, Toleafoa Viali Lameko, Monalisa Punivalu, Fuatai Maiava, Salausa John Ah-Ching, Ramona Tiatia, Yun K. Sung, Rebecca Zonneveld, Betty Poot, Pauline Norris, Bryan Betty, Craig Thornley, Barbara Eddie, Ranei Wineera-Parai, Michael G. Baker, Jonathan R. Carapetis

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensLibrary of Parliament
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIndigenousDiseasePenicillinIntensive care medicinePediatricsInternal medicineAntibioticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acute Rheumatic Fever (ARF) is an autoimmune condition caused by untreated group A streptococcal (GAS) infection of the upper respiratory tract (and possibly skin). Multiple or severe attacks of ARF can cause cardiac damage known as rheumatic heart disease (RHD). In Australia, New Zealand (NZ) and the Pacific Region, the disease burden of ARF and RHD amongst Indigenous and Pacific communities is one of the highest in the world, usually affecting children and young adults. The most effective recommended management for ARF requires monthly intramuscular injections of 1.2 million units of Benzathine Penicillin G (BPG) known as secondary prophylaxis (SP) for 10 years or more. The goal of SP is to prevent GAS infections that may lead to the recurrence of ARF. Even with these monthly BPG injections, adherence to SP schedules are usually low due to the frequency and duration of injection, pain and access to proper and timely healthcare. A less painful and longer acting BPG formulation would ideally help prevent recurrence of ARF and improve compliance rates to this schedule with improved understanding of barriers and novel approaches to BPG delivery urgently needed. To better understand the BPG reformulation preferences of children/teens currently receiving monthly BPG intramuscular injections, and that of their families and healthcare providers who administer BPG, three software applications will be developed from pre-existing applications that have been optimized for use in target populations in New Zealand. This will be the first time software applications have been used to collect qualitative and quantitative data on individual preferences for BPG formulations and dosing regimens in Samoa.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,003
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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