Enregistrement W4365450166 · doi:10.1038/s41591-023-02274-y

Potential pitfalls in the use of real-world data for studying long COVID

2023· letter· en· W4365450166 sur OpenAlexfundno aff

Harrison G. Zhang, Jacqueline Honerlaw, Monika Maripuri, Malarkodi Jebathilagam Samayamuthu, Brendin R. Beaulieu‐Jones, Huma S. Baig, Sehi L’Yi, Yuk‐Lam Ho, Michele Morris, Vidul Ayakulangara Panickan, Xuan Wang, Griffin M. Weber, Katherine P. Liao, Shyam Visweswaran, Bryce W. Q. Tan, William Yuan, Nils Gehlenborg, Sumitra Muralidhar, Rachel Ramoni, James R. Aaron, Giuseppe Agapito, Adem Albayrak, Giuseppe Albi, M Alessiani, Anna Alloni, Danilo F. Amendola, François Angoulvant, Li L.L.J. Anthony, Bruce J. Aronow, Fatima Ashraf, Andrew M. Atz, Paul Avillach, Paula S. Azevedo, James Balshi, Brett K. Beaulieu‐Jones, Douglas S. Bell, Antonio Bellasi, Riccardo Bellazzi, Vincent Benoît, Michele Beraghi, José Luis Bernal-Sobrino, Mélodie Bernaux, Romain Bey, Surbhi Bhatnagar, Alvar Blanco-Martínez, Clara-Lea Bonzel, John Booth, Silvano Bòsari, Florence T. Bourgeois, Robert L. Bradford, Stéphane Breant, Nicholas W. Brown, Raffaele Bruno, William Bryant, Mauro Bucalo, Emily M. Bucholz, Anita Burgun, Tianxi Cai, Mario Cannataro, Aldo Carmona, Charlotte Caucheteux, Julien Champ, Jin Chen, Krista Y. Chen, Luca Chiovato, Lorenzo Chiudinelli, Kelly Cho, James J. Cimino, Tiago K. Colicchio, Sylvie Cormont, Sébastien Cossin, Jean B. Craig, Juan Luis Cruz-Bermúdez, Jaime Cruz‐Rojo, Arianna Dagliati, Mohamad Daniar, Christel Daniel, Priyam Das, Batsal Devkota, Audrey Dionne, Rui Duan, Julien Dubiel, Scott L. DuVall, Loïc Estève, Hossein Estiri, Shirley Fan, Robert W Follett, Thomas Ganslandt, Noelia García Barrio, Lana X. Garmire, Emily Getzen, Alon Geva, Tobias Gradinger, Alexandre Gramfort, Romain Griffier, Nicolas Griffon, Olivier Grisel, Alba Gutiérrez‐Sacristán, Larry Han, David A. Hanauer, Christian Haverkamp, Derek Hazard, Bing He, Darren W. Henderson, Martin Hilka, John H. Holmes, Chuan Hong, Kenneth M. Huling, Meghan R. Hutch, Richard Issitt, Anne‐Sophie Jannot, Vianney Jouhet, Ramakanth Kavuluru, Mark S. Keller, Chris J. Kennedy, Daniel Key, Katie Kirchoff, Jeffrey G. Klann, Ian D. Krantz, Detlef Kraska, Ashok Krishnamurthy, Trang T. Le, Judith Leblanc, Guillaume Lemaître, Leslie Lenert, Damien Leprovost, Molei Liu, Ne Hooi Will Loh, Qi Long, Sara Lozano‐Zahonero, Yuan Luo, Kristine E. Lynch, Sadiqa Mahmood, Sarah E. Maidlow, Adeline Makoudjou, Alberto Malovini, Kenneth D. Mandl, Chengsheng Mao, Anupama Maram, Patricia Martel, Marcelo Roberto Martins, Jayson S. Marwaha, Aaron J. Masino, Maria Mazzitelli, Arthur Mensch, Marianna Milano, Marcos Ferreira Minicucci, Bertrand Moal, Taha Mohseni Ahooyi, Jason H. Moore, Cinta Moraleda, Jeffrey S. Morris, Karyn Moshal, Sajad Mousavi, Danielle L. Mowery, Douglas A. Murad, Shawn N. Murphy, Thomas P. Naughton, Carlos Tadeu Breda Neto, Antoine Neuraz, Jane W. Newburger, Kee Yuan Ngiam, Wanjikũ Njoroge, James B. Norman, Jihad S. Obeid, Marina Politi Okoshi, Karen L. Olson, Gilbert S. Omenn, Nina Orlova, Brian D. Ostasiewski, Nathan Palmer, Nicolás Paris, Lav P. Patel, Miguel Pedrera‐Jiménez, Emily Pfaff, Ashley Pfaff, Danielle Pillion, Sara Pizzimenti, Hans U. Prokosch, Robson Prudente, Andrea Prunotto, Víctor Quirós González, Maryna Raskin, Siegbert Rieg, Gustavo Roig-Domínguez, Pablo Rojo, Paula Rubio-Mayo, Paolo Sacchi, Carlos Sáez, Elisa Salamanca, L. Nelson Sanchez‐Pinto, Arnaud Sandrin, Nandhini Santhanam, Janaina C.C. Santos, Fernando J Sanz Vidorreta, Emily Schriver, Petra Schubert, Juergen Schuettler, Luigia Scudeller, Neil J. Sebire, Pablo Serrano Balazote, Patricia Serre, Arnaud Serret-Larmande, Mohsin Shah, Zahra Shakeri Hossein Abad, Domenick Silvio, Piotr Sliz, Jiyeon Son, Charles Sonday, Andrew M. South, Anastassia Spiridou, Zachary H. Strasser, Amelia L.M. Tan, Byorn W.L. Tan, Suzana Érico Tanni, Deanne M. Taylor, Ana I. Terriza-Torres, Valentina Tibollo, Patric Tippmann, Emma M. S. Toh, Carlo Torti, Enrico Maria Trecarichi, Yi‐Ju Tseng, Andrew K. Vallejos, Gaël Varoquaux, Margaret E. Vella, Guillaume Verdy, Jill-Jênn Vie, Michele Vitacca, Kavishwar B. Wagholikar, Lemuel R. Waitman, Demián Wassermann, Martin Wolkewitz, Scott W. Wong, Xin Xiong, Ye Ye, Nadir Yehya, Alberto Zambelli, Daniela Zöller, Valentina Zuccaro, Chiara Zucco, Isaac S. Kohane, Zongqi Xia, Gabriel A. Brat

Notice bibliographique

RevueNature Medicine · 2023

Typeletter

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesNorth Carolina Translational and Clinical Sciences Institute, University of North Carolina at Chapel HillU.S. National Library of MedicineUniversity of PittsburghBritish Heart FoundationNational Institute of Neurological Disorders and StrokePerelman School of Medicine, University of PennsylvaniaUniversitat Politècnica de ValènciaNational Central UniversityNational Center for Advancing Translational SciencesWake Forest School of MedicineMichigan Institute for Clinical and Health ResearchAssistance publique-Hôpitaux de ParisUniversidade Estadual PaulistaNational University of SingaporeChildren's Hospital of PhiladelphiaAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgMcGill UniversityMedical Center, University of PittsburghU.S. Department of Veterans AffairsOffice of Research and DevelopmentNorthwestern UniversityUniversity of PennsylvaniaSchool of Public Health, University of MichiganFeinberg School of Medicine

Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakData sciencePolitical scienceVirologyMedicineComputer sciencePathology

DOI10.1038/s41591-023-02274-y

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)0,003

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011

Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet

GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire

Score de désaccord entre enseignants0,046

Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,003	0,011
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,002	0,000
Bibliométrie	0,001	0,001
Études des sciences et des technologies	0,000	0,000
Communication savante	0,000	0,000
Science ouverte	0,002	0,000
Intégrité de la recherche	0,001	0,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,000	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.

Tête enseignante Opus0,088

Tête enseignante GPT0,391

Écart entre enseignants0,303 · 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