MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4398526723 · doi:10.7910/dvn/j6ysv8

Data for: Pancreatic Enzymes and Bile Acids: A Non-Antibiotic approach to Treat Intestinal Dysbiosis in Acutely Ill Severely Malnourished Children

2024· dataset· en· W4398526723 sur OpenAlexaff
James A. Berkley, Robert Bandsma, Moses M. Ngari

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatitis Pathology and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysbiosisPancreatic enzymesAntibioticsMedicineGastroenterologyEnzymeMicrobiologyInternal medicineBiologyBiochemistryPancreatitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset contains clinical information for 429 participants who were enrolled in the PBSAM trial (see protocol for more details). Participants were enrolled after meeting an inclusion criteria into the study of having at least 2 severe characteristics for an acute illness and with a severe acute malnutrition diagnosis. They were then followed up for 6 months post discharge. Data was collected in the following time-points: at admission, daily review (during hospitalization), at discharge, at 21 days after admission and finally 60 days after admission. Both clinical and some social data were collected at these time points. Clinical chemistry and biochemistry tests were conducted on samples collected in all the visits as well as blood culture and stool culture were also collected on some visits. All serious adverse events and toxicity events were recorded as well and were investigated and their data has been included here as well. Also included in the package is the Statistical Analysis Plan (SAP) for the trial, blank copies of the study questionnaires, informed consent form and data dictionary Trial Registration: www.clinicaltrials.gov NCT04542473

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1510,030

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,280
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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHarvard DataverseMême sujetPancreatitis Pathology and TreatmentTravaux en français237 207