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Enregistrement W6939499258 · doi:10.6084/m9.figshare.17066221.v1

Additional file 2 of Risk of non-melanoma skin cancer with biological therapy in common inflammatory diseases: a systemic review and meta-analysis

2021· article· en· W6939499258 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkin cancerBiological response modifiersCancerMeta-analysisBasal cell carcinomaRelative riskHuman skinConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additional file 2: Fig. S1. Forest plot for the subgroup analysis of the risk for non-melanoma skin cancer (NMSC) in patients with common inflammatory diseases receiving biologics compared with patients not receiving biologics classified by (a) types of NMSC, (b) types of biological treatments, (c) treatment years, (d) Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) score, and (e) sample size. RA: rheumatoid arthritis; IBD: inflammatory bowel disease; TNFI: tumor necrosis factor inhibitor; BCC: basal cell skin cancer; SCC: squamous cell skin cancer; RR, relative risk; CI, confidence interval. The shadow boxes represent point estimates, and the horizontal lines represent 95% CIs. The weight of the research is reflected by the size of the box. Diamonds represent pooled estimates, with their tips representing 95% CIs

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9480,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
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Résumé présentoui

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