Notice bibliographique
Résumé
We thank Drs Singh and Mondia for their interest in our work and their comments regarding our article titled “Natural history of liver disease in a large international Cohort of children with Alagille syndrome: results from The GALA Study.” We acknowledge the absence of detailed analyses of extrahepatic manifestations in our paper. Since Alagille syndrome (ALGS) is dominated by cholestatic liver disease, the focus of our first manuscript was to describe the natural history of liver disease in the largest real-world cohort of ALGS. Additional analyses into other organ systems were simply beyond the scope of this paper. However, we absolutely agree that as Hepatologists/Gastroenterologists, we must think beyond the liver, and through the rich and robust Global Alagille Alliance (GALA) data set, these analyses are finally possible. The suggested analyses are currently planned or in progress and will allow us to coordinate subspecialist care and provide evidenced-based holistic care. We look forward to sharing these results in upcoming publications. CONFLICT OF INTEREST Binita M. Kamath consults for and received grants from Mirum and Albireo. She consults for Audentes. Shannon M. Vandriel has no conflicts to report.
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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 | 0,004 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,024 |
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 ».