Notice bibliographique
Résumé
We thank Kao and colleagues for their interest in our manuscript(1) which found that both nature (i.e., genetic susceptibility) and nurture (i.e., adherence to a healthy dietary pattern) contribute to incident female gout risk, and appreciate the opportunity to expand upon some details.First, diabetes, hypertension, and chronic kidney disease were not included in our multivariable models to avoid 'overadjustment' for factors which were unlikely to be true confounders.Indeed, these conditions are likely to serve as mediators (as opposed to confounders) in the causal pathway between diet and subsequent development of gout, as adherence to a Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH)-style diet has been associated with development of these conditions as downstream outcome variables[https:// www.hsph.harvard.edu/nutritionsource/healthy-weight/diet-reviews/dash-diet/].Regarding Kao et al's query about potential evaluation of water intake and chicken and fish consumption on gout risk, while specific nutrients and foods have been individually associated with hyperuricemia and gout risk, it is imperative to recognize that they are often consumed concomitantly.Thus, to truly discern their synergistic effects, one must examine the comprehensive eating regimen.Evaluating food intake through dietary patterns, such as the DASH diet, provides a holistic perspective on disease prevention and management.Second, regarding the comment on the potential ranking of attributable proportions of each cohort, it is important to note that there was very high overlap in the 95% confidence
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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 | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,107 | 0,056 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,018 |
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 ».