MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4398518787 · doi:10.7910/dvn/ceq1ol

Replication Data for: Biomarkers of post-discharge mortality among children with complicated severe acute malnutrition

2021· dataset· en· W4398518787 sur OpenAlexaff
James M. Njunge, Agnes Gwela, Nelson Kibinge, Moses M. Ngari, Lydia Nyamako, Emily Nyatichi, Johnstone Thitiri, Gerard Bryan Gonzales, Robert Bandsma, Judd L. Walson, Evelyn Gitau, James A. Berkley

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésReplication (statistics)Severe Acute MalnutritionMalnutritionMedicinePediatricsIntensive care medicineGerontologyInternal medicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This was a nested case control study within a clinical trial (NCT00934492) that tested the efficacy of daily co‐trimoxazole prophylaxis in reducing post‐discharge mortality among HIV‐uninfected children aged 2-59 months hospitalised with CSM in two urban (Mombasa and Nairobi) and two rural (Kilifi and Malindi) hospitals in Kenya. We investigated mechanisms underlying early post-discharge mortality (<60 days) using untargeted plasma proteome, targeted cytokines/chemokines, leptin, and soluble CD14 (sCD14) measured after hospital stabilisation (at discharge). Data package includes: Njunge_Sci_Rep_s41598-019-42436-y.dta and (b) Njunge_Sci_Rep_s41598-019-42436-y.csv: Both files contain similar information. The files contains anthropometric at the time of hospital discharge for study children. It also contains full blood count at enrolment. Anthropometric z scores calculated using 2006 WHO growth references. Study data were entered into OpenClinical trial database. After locking the trial database, the data were extracated and exported to STATA Version 15.1 for statistical analysis. Njunge_Sci_Rep_s41598-019-42436-y.do This analysis script is used to generate the summary participants characteristics at enrolment and conduct regression analysis. Data Dictionary: contains variable descriptions and value labels

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 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1070,020

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 GPT0,298
Écart entre enseignants0,266 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHarvard Dataverse→Même sujetChild Nutrition and Water Access→Travaux en français237 207→