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Enregistrement W4403133365 · doi:10.32388/4dof8d.2

The In Vivo Erythrocyte Sedimentation Rate (ESR) Test: Pandemic Reemergence of Robin Fåhraeus’s “Fibrin Coagula”

2024· preprint· en· W4403133365 sur OpenAlexaff
Donald R. Forsdyke

Notice bibliographique

RevueQeios · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn vivoFibrinPandemicSedimentationChemistryBiologyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyPathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the pre-antibiotic era, infections were usually more frequent and serious than today. Robin Fåhraeus examined the erythrocyte sedimentation rate (ESR) test, which was normally carried out _in vitro _with freshly drawn blood. His extensive studies on the mechanism and physiological significance of the enhanced sedimentation of erythrocyte aggregates in disease included its _in vivo _simulation. This led him to propose an explanation for the finding of long white strips (“fibrin coagula”) within the blood vessels of those who had died from infections. The surge of serious infections in pandemic times has likely kindled a reemergence. His speculations that the importance of the serum-dependent red blood cell (RBC) aggregation phenomenon extends beyond the clinic, has led to immunologically significant entropic interpretations of infection-associated aggregations, both cellular (e.g., RBCs) and macromolecular (i.e., polymerizations).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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