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Enregistrement W4391231912 · doi:10.1136/bmj-2023-075306

Treatments for cough and common cold in children

2024· article· en· W4391231912 sur OpenAlexaff
Peter J. Gill, Igho Onakpoya, Francine Buchanan, Kathryn A. Birnie

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory and Cough-Related Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon coldMedicineComputer scienceIntensive care medicinePediatricsData scienceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is comment on: Gill PJ, Onakpoya IJ, Buchanan F, Birnie KA, Van den Bruel A. Treatments for cough and common cold in children. BMJ. 2024 Jan 25;384:e075306. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38272497 Gill et al. reviewed common cold treatments for children [1]. In Table 2 they refer to our Cochrane review on vitamin C and the common cold [2] and state the summary of evidence as “No consistent effect [of vitamin C] on the duration or severity of colds”. The topic is not discussed any further in the text section. In fact, in our Cochrane review we calculated that in placebo-controlled trials, regular >0.2 g/day vitamin C shortened the duration of colds in children by 14.2% (7.3 to 21%; P = 0.00005); Analysis 2.1.2 (Trials with children) [2]. Furthermore, our calculation is based on 14 comparisons, whereas Gill states in their table that the number of vitamin C studies in our review on was 7. Thus, in contrast to Gill’s statement, our meta-analysis found that there is a consistent beneficial effect of regular vitamin C administration on common cold duration in children.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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