Additional file 1 of Associations between glycated hemoglobin and the risks of incident cardiovascular diseases in patients with gout
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Fig. S1. Flow diagram showing the selection of participants in this study. Table S1. Comparisons of baseline characteristics between included and excluded participants in UK biobank. Table S2. Results from sensitivity analyses for the relationship between different HbA1c groups and risk of CVD. Fig. S2. Hazard ratios for risk of CHD, stroke, and CVD death in relation to different HbAlc levels (shadows indicating 95% confidence intervals for hazard ratios). Fig. S3. Hazard ratios for risk of CVD events in relation to different HbAlc levels stratified by sex (shadows indicating 95% confidence intervals for hazard ratios). Fig. S4. Hazard ratios for risk of CVD events in relation to different HbAlc levels stratified by age group (shadows indicating 95% confidence intervals for hazard ratios). Fig. S5. Hazard ratios for risk of CVD events in relation to different HbAlc levels stratified by diabetes (shadows indicating 95% confidence intervals for hazard ratios). Fig. S6. Hazard ratios for risk of CVD events in relation to different HbAlc levels stratified by MH status (shadows indicating 95% confidence intervals for hazard ratios). Fig. S7. Sensitivity analysis results of hazard ratios for risk of CVD events, CHD, stroke, and CVD death in relation to different HbAlc levels (shadows indicating 95% confidence intervals for hazard ratios). Fig. S8. Sensitivity analysis results of hazard ratios for risk of CVD events, CHD, stroke, and CVD death in relation to different HbAlc levels (models further adjusted for urate-lowering drugs and serum urate, shadows indicating 95% confidence intervals for hazard ratios)
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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 | 0,002 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,846 | 0,087 |
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 ».