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Enregistrement W6884299099 · doi:10.1002/14651858.cd008965.pub3/pdf

Neuraminidase inhibitors for preventing and treating influenza in healthy adults and children (Review)

2012· article· en· W6884299099 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuee-publications@bond (Bond University) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensCochrane
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuraminidaseOseltamivirNeuraminidase inhibitorClinical trialOutbreakPublic healthDiseaseEvent (particle physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Neuraminidase inhibitors (NIs) are stockpiled and recommended by public health agencies for treating and preventing seasonal and pandemic influenza. They are used clinically worldwide. Objectives To describe the potential benefits and harms of NIs for influenza in all age groups by reviewing all clinical study reports of published and unpublished randomised, placebo-controlled trials and regulatory comments. Search methods We searched trial registries, electronic databases (to 22 July 2013) and regulatory archives, and corresponded with manufacturers to identify all trials. We also requested clinical study reports. We focused on the primary data sources of manufacturers but we checked that there were no published randomised controlled trials (RCTs) from non-manufacturer sources by running electronic searches in the following databases: the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL),MEDLINE, MEDLINE (Ovid), EMBASE, Embase.com, PubMed (not MEDLINE), the Database of Reviews of Effects, the NHS Economic Evaluation Database and the Health Economic Evaluations Database.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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