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Enregistrement W4378781916 · doi:10.1007/s00134-023-07095-8

Continuation of therapeutic dose heparin for critically ill patients with COVID-19

2023· letter· en· W4378781916 sur OpenAlexafffund
Charlotte Bradbury, Patrick R. Lawler, Bryan J. McVerry, Ryan Zarychanski, Farah Al-Beidh, Derek Angus, Yaseen M. Arabi, Diptesh Aryal, Djillali Annane, Abi Beane, Lindsay R. Berry, Scott Berry, Zahra Bhimani, Shailesh Bihari, Marc J. M. Bonten, Frank M. Brunkhorst, Meredith Buxton, Adrian Buzgau, Marc Carrier, Allen Cheng, Matthew E. Cove, Lennie Derde, Michelle A. Detry, Lise J Estcourt, Dean Fergusson, Mark Fitzgerald, Robert Fowler, Timothy D. Girard, Ewan C. Goligher, Herman Goossens, Anthony Gordon, Cameron Green, Rashan Haniffa, Alisa M. Higgins, Thomas Hills, David T. Huang, Christopher M. Horvat, Beverley J. Hunt, Nao Ichihara, Devachandran Jayakumar, Anand Kumar, Michael Laffan, François Lamontagne, Helen L. Leavis, Roger Lewis, Kelsey Linstrum, Edward Litton, Elizabeth Lorenzi, Sylvain Lother, John C. Marshall, Colin McArthur, Daniel F McAuley, Anna McGlothlin, Shay McGuinness, Saskia Middeldorp, Srinivas Murthy, Zoe McQuilten, Paul Mouncey, Matthew D. Neal, Alistair Nichol, Rachael Parke, Asad E. Patanwala, Luis Felipe Reyes, Kathy Rowan, Hiroki Saito, Marlene Santos, Christina Saunders, Roger Schutgens, Ary Serpa Neto, Christopher Seymour, Manu Shankar‐Hari, Vanessa Singh, Simon Stanworth, Timo Tolppa, Alexis F. Turgeon, Anne Turner, Wilma van Bentum-Puijk, Frank L. van de Veerdonk, Steve Webb

Notice bibliographique

RevueIntensive Care Medicine · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesChildren's Hospital of PittsburghKing Saud bin Abdulaziz University for Health ScienceKing Abdullah International Medical Research CenterUniversiteit AntwerpenUniversity of TokyoUniversity of TorontoFlinders UniversityCanadian Institutes of Health ResearchImperial College Healthcare NHS TrustImperial College LondonOttawa Hospital Research InstituteMonash UniversityUniversity of BristolUniversity of OttawaDepartment of Health and Social CareUniversitätsklinikum JenaUniversity of PittsburghUniversity of OxfordNHS Blood and TransplantNational Institute of General Medical SciencesAssistance Publique - Hôpitaux de ParisNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Critically illAnesthesiologyPain medicine2019-20 coronavirus outbreakIntensive care medicineCoronavirus InfectionsCritical illnessSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)HeparinContinuationAnesthesiaInternal medicineVirologyInfectious disease (medical specialty)

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)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0150,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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