Additional file 1 of Comparison of renin–angiotensin–aldosterone system inhibitors with other antihypertensives in association with coronavirus disease-19 clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. PRISMA Checklist. Table S2. Quality score of articles (Newcastle–Ottawa Scale). Figure S1. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ACEIs relative to ARBs. Figure S2. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ACEIs relative to BBs. Figure S3. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ACEIs relative to CCBs. Figure S4. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ACEIs relative to thiazides. Figure S5. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ACEIs relative to all other antihypertensives. Figure S6. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ARBs relative to all other antihypertensives. Figure S7. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ARBs relative to BBs. Figure S8. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ARBs relative to CCBs. Figure S9. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ARBs relative to thiazides. Figure S10. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ARBs relative to all other non-RAAS antihypertensives. Figure S11. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ACEIs relative to all other non-RAAS antihypertensives. Figure S12. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with CCBs relative to ACEI, ARBs, BBs. Figure S13. Risk of poor COVID-19 clinical outcome with ACEI, ARBs, BBs relative to CCBs and thiazides.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,801 | 0,055 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».