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Enregistrement W4377233998 · doi:10.1016/s2468-1253(23)00098-5

Global disparities in mortality and liver transplantation in hospitalised patients with cirrhosis: a prospective cohort study for the CLEARED Consortium

2023· article· en· W4377233998 sur OpenAlexaff
Jasmohan S. Bajaj, Ashok Choudhury, Qing Xie, Patrick S. Kamath, Mark Topazian, Peter Hayes, Aldo Torre, Hailemichael Desalegn, Ramazan Idılman, Zhujun Cao, Mário Reis Álvares‐da‐Silva, Jacob George, Brian J. Bush, Leroy R. Thacker, Florence Wong, Shiv Kumar Sarin, Shiva Kumar, Sebastián Marciano, Adrián Gadano, Fiona Tudehope, Robert N. Gibson, Alexander Prudence, Adam Doyle, Hooi Ling, Stephen M. Riordan, Alberto Queiróz Farias, Patrícia Momoyo Zitelli, Chinmay Bera, Nabiha Faisal, Puneeta Tandon, Monica Dahiya, Marie Jeanne Lohoues, Ponan Claude Regis Lah, Carlos Alberto Velasco Benítez, Marco Arrese, Yongchao Xian, Jin Guan, Chuanwu Zhu, Yingling Wang, Minghua Su, Man Su, Yanhang Gao, Xinrui Wang, Yongfang Jiang, Feng Peng, Caiyan Zhao, Wei Wang, Lei Wang, Dedong Yin, Mingqin Lu, Yijing Cai, Ning‐Ping Zhang, Wanqin Zhang, Hai Li, Fuchen Dong, Xin Zheng, Jing Liu, Hong Tang, Libo Yan, Bin Xu, Linlin Wei, Zhiliang Gao, Zhen Xu, Minghua Lin, Jinjun Chen, Beiling Li, Chenghai Liu, Yanyun Zhang, Peng Hu, Huan Deng, Hibat Allah Belimi, Nabil Debzi, Henok Fisseha, Aloysious Aravinthan, Suresh Vasan Venkatachalapathy, Neil Rajoriya, Rosemary Faulkes, Damien Leith, Ewan Forrest, Danielle Adebayo, James Kennedy, Diana E. Yung, Wai‐Kay Seto, James Fung, Helena Katchman, Liane Rabinowich, Aabha Nagral, Ajay Jhaveri, Anand J. Kulkarni, Mithun Sharma, C. E. Eapen, Ashish Goel, Akash Gandotra, Ajay Duseja, Anoop Saraya, Jatin Yegurla, Mohamed Rela, Dinesh Jothimani, Anil Arora, Ashish Kumar, Radha K. Dhiman, Akash Roy, Anil C. Anand, Dibya Lochan Praharaj, Sarai Gonzalez Hueso, Araceli Bravo Cabrera, José Luis Pérez Hernández, Oscar Morales Gutiérrez, Godolfino Miranda Zazueta, Abraham Ramos-Pineda, Mauricio Castillo Barradas, René Malé Velazquez, Lilian Torres Made, J.A. Velarde-Ruiz Velasco, Francisco Alejandro Félix Téllez, Jacqueline Córdova‐Gallardo, Ruveena Bhavani Rajaram, Nik Arsyad Nik Muhamad Affendi, Edith Okeke, David Nyam, Dalia Allam, Yashwi Haresh Kumar Patwa, Hiang Keat Tan, Wei Lun Liou, Sombat Treeprasertsuk, Salisa Wejnaruemarn, Büşra Haktanıyan, Feyza Gündüz, Rahmi Aslan, Abdullah Emre Yıldırım, Sezgin Barutçu, Zeki Karasu, Alper Uysal, Enver Uçbılek, Tolga Kosay, Haydar Adanır, Dinç Dinçer, Somaya Albhaisi, Sumeet K. Asrani, Mohammad Amin Fallahadeh, K. Rajender Reddy, Suditi Rahematpura, Jawaid Shaw, Hugo E. Vargas, David Bayne, Scott W. Biggins, Natalia Filipek, Paul J. Thuluvath, Somya Sheshadri, Andrew P. Keaveny, Andres Duarte Rojo, Ricardo Cabello Negrillo

Notice bibliographique

Revue˜The œLancet. Gastroenterology & hepatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineCirrhosisLiver transplantationLiver diseaseAlcoholic liver diseaseInternal medicineCohortTransplantationProspective cohort studyIntensive care medicine

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)0,002
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations32
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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