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Enregistrement W4406352689 · doi:10.1016/s2213-8587(24)00308-5

Outcomes after medical treatment for primary aldosteronism: an international consensus and analysis of treatment response in an international cohort

2025· article· en· W4406352689 sur OpenAlexaff
Jun Yang, Jacopo Burrello, Jessica Goi, Martín Reincke, Christian Adolf, Evelyn Asbach, Denise Brüdgam, Qifu Li, Ying Song, Jinbo Hu, Shumin Yang, Fumitoshi Satoh, Yoshikiyo Ono, Renata Libianto, Michael Stowasser, Nanfang Li, Qing Zhu, Namki Hong, Troy Puar, Vin‐Cent Wu, Anand Vaidya, Marta Araujo‐Castro, Tomaž Kocjan, Samuel O’Toole, Gregory L. Hundemer, Óskar Ragnarsson, André Lacroix, Stéphanie Larose, Kazuki Nakai, Tetsuo Nishikawa, D. O. Ladygina, Adina F. Turcu, Julieta Sholinyan, Carlos Fardella, Thomas Uslar, Marcus Quinkler, Paolo Mulatero, Giovanni Pintus, Gian Paolo Rossi, Stefanie Hahner, Laurence Amar, William M Drake, Chetna Varsani, Morris J. Brown, Xi‐Lin Wu, Jaap Deinum, E. Marie Freel, Gregory Kline, Mitsuhide Naruse, Aleksander Prejbisz, William F. Young, Tracy Ann Williams, Peter J. Fuller

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Diabetes & Endocrinology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloPontificia Universidad Católica de ChileNational Health and Medical Research CouncilHudson Institute of Medical ResearchNational Heart, Lung, and Blood InstituteState Government of VictoriaNational Institute on AgingAgenția Națională pentru Cercetare și DezvoltareMinistry of Health, Labour and WelfareDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Institute for Health and Care ResearchHudson Institute
Mots-clésMedicinePrimary aldosteronismCohortMEDLINECohort studyIntensive care medicineInternal medicineAldosterone

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 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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,319 · 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'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

Citations54
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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