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Enregistrement W6925350748 · doi:10.17863/cam.40773

IBD BioResource: an open-access platform of 25 000 patients to accelerate research in Crohn's and Colitis.

2019· article· en· W6925350748 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueApollo (University of Cambridge) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Aspects of Tourism Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésInflammatory bowel diseaseUlcerative colitisAllianceGenetic dataDiseaseTranslational researchClinical PracticeClinical trialCrohn's diseaseResampling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An alliance of clinicians, academics, research nurses, funders, coordinators, programmers and, most importantly, patients has come together in the UK to deliver a powerful new platform to accelerate Crohn’s and colitis research – the Inflammatory Bowel Disease (IBD) BioResource. As part of the NIHR BioResource for translational research, 25,000 patients in over 90 hospitals UK-wide have signed up since we launched in January 2016 (Fig 1). All have detailed phenotypes databased including Montreal classification1, treatment response history (updated annually), surgical history and comorbidities (IBD BioResource panel descriptive, Clinical data collection sheet and Health and Lifestyle questionnaire). Serum, plasma and DNA samples are banked; and genome-wide genetic profiling undertaken. Participants’ data and samples can be studied, and they themselves surveyed or recalled for resampling or downstream studies (see Fig 2). Critically such studies can be lead by any UK or overseas investigator whether from the worlds of clinical research, pharmacovigilance, science or industry.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,392
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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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