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Enregistrement W4400226826 · doi:10.21203/rs.3.rs-4535534/v1

Proteogenomics in cerebrospinal fluid and plasma reveals new biological fingerprint of cerebral small vessel disease

2024· preprint· en· W4400226826 sur OpenAlexaff
Stéphanie Debette, Ilana Caro, Daniel Western, Shinichi Namba, Na Sun, Shuji Kawaguchi, Yunye He, Masashi Fujita, Gennady V. Roshchupkin, Tim D’Aoust, Marie‐Gabrielle Duperron, Muralidharan Sargurupremraj, Ami Tsuchida, Masaru Koido, Marziehsadat Ahmadi, Chengran Yang, Jigyasha Timsina, Laura Ibáñez, Koichi Matsuda, Yutaka Suzuki, Yoshiya Oda, Akinori Kanai, Pouria Jandaghi, Hans Markus Münter, Daniel Auld, Iana Astafeva, Raquel Puerta, Jerome I. Rotter, Bruce M. Psaty, Joshua C. Bis, W.T. Longstreth, Thierry Couffinhal, Pablo García‐González, Vanesa Pytel, Marta Marquié, Amanda Cano, Merçé Boada, Marc Joliot, Mark Lathrop, Quentin Le Grand, Lenore J. Launer, Joanna M. Wardlaw, Myriam Heiman, Agustı́n Ruiz, Paul M. Matthews, Sudha Seshadri, Myriam Fornage, Hieab H.H. Adams, Aniket Mishra, David‐Alexandre Trégouët, Yukinori Okada, Manolis Kellis, Philip L. De Jager, Christophe Tzourio, Yoichiro Kamatani, Fumihiko Matsuda, Carlos Cruchaga

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and genetic disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteJapan Society for the Promotion of ScienceMedical Research CouncilNational Institutes of HealthUK Dementia Research InstituteAgence Nationale de la RechercheImperial College LondonImperial College Healthcare NHS TrustNational Institute for Health and Care ResearchYale UniversityAlzheimer's AssociationHope Center for Neurological DisordersMoonshot Research and Development ProgramUK Research and InnovationEisaiJapan Agency for Medical Research and DevelopmentU.S. Department of Defense
Mots-clésCerebrospinal fluidProteogenomicsFingerprint (computing)PathologyDiseaseMedicineBiologyArtificial intelligenceComputer science

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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 présentnon

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