Enregistrement W4362500483 · doi:10.2139/ssrn.4401713

Severe Paediatric COVID-19 and Multisystem Inflammatory Syndrome in Children from Wild-Type to Population Immunity: A Prospective Multicentre Cohort Study with Real-Time Reporting

2023· preprint· en· W4362500483 sur OpenAlexaff

Adam J. Tulling, Gertjan Lugthart, Miriam G. Mooij, Caroline L.H. Brackel, Suzanne WJ Terheggen-Lagro, Rianne Oostenbrink, Corinne Buysse, Simone Hashimoto, Leontien B. van der Aa, Koen van Aerde, Wineke Armbrust, Bettina Auffarth-Smedema, Michiel Bannier, Ingeborg Y. Bart, C.H. Beek, Gitanjali I. Bechan, Jolita Bekhof, J. Merlijn van den Berg, Venje Boonstra, Mijke Breukels, D. M. C. Brinkman, Patricia Bruijning‐Verhagen, Stephanie C. de Crom, Margot R. Ernst‐Kruis, Pieter L. A. Fraaij, Helma B. van Gameren-Oosterom, Joyce Goris, Michael Groeneweg, Mariken Gruppen, Sanne C. Hammer, Han Hendriks, P Müller, J. Homan-van der Veen, Marlies A. van Houten, Monique Jacobs, Lindy Janssen, Arvid W.A. Kamps, Naomi Ketharanathan, Jan W. van der Linden, Kevin H. van 't Kruys, Martijn van der Kuip, Taco Kuijpers, Ankie Lebon, E. Legger, Shirley Lo-A-Njoe, Meindert E. Manshande, C.J. Miedema, Charlie C. Obihara, Lonneke van Onzenoort‐Bokken, Annemarie Oudshoorn, Esther J.E. Peeters, Ronald Petru, Mariëlle W. Pijnenburg, Denise Rook, Kim Schilleman, Rian Schopmeijer, David Slotboom, Manouk van der Steen, Kim Stol, Yolande E.M. Thomasse, Wim J. E. Tissing, Gerdien A. Tramper‐Stranders, Xandra W. van den Tweel, Sebastiaan J. Vastert, Mirjam van Veen, Anne B. Verbeek, A.M.M. Vernooij-van Langen, Jantien W. Wieringa, Joanne Wildenbeest, Saskia N. de Wildt, Christiaan van Woerden, Erik G. J. von Asmuth, Emilie P. Buddingh

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2023

Typepreprint

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications

Établissements canadiensJaneway Children's Health and Rehabilitation Centre

Organismes subventionnairesZonMw

Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Prospective cohort studySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakCohortPediatricsPopulationCohort studyImmunityIntensive care medicineImmunologyVirologyDiseaseInternal medicineOutbreakImmune systemEnvironmental healthInfectious disease (medical specialty)

DOI10.2139/ssrn.4401713

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)0,001

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004

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)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,004
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,001	0,002
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,002	0,002
Science ouverte	0,001	0,002
Intégrité de la recherche	0,001	0,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,002	0,001

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 Opus0,012

Tête enseignante GPT0,283

Écart entre enseignants0,270 · 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

Publié2023

Routes d'admission1

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