Additional file 1 of Persistent hyperglycemia is a useful glycemic pattern to predict stroke mortality: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Supplemental file 1. Search strategy. Table S1. Quality evaluation of included studies using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (cohort study). Table S1. Hou et al., 2021. Baseline characteristics of the study population and bivariate comparisons between patients with favorable and unfavorable outcomes. Table S2. Hou et al., 2021. Comparisons of short-term outcomes between patients with and without persistent hyperglycemia. Table S3. Hou et al., 2021. Baseline characteristics of the study population and bivariate comparisons between short-duration and long-duration persistent hyperglycemia groups. Table S4. Hou et al., 2021. Comparisons of short-term outcomes between patients with short- and long-duration persistent hyperglycemia. Table S5. Hou et al., 2021. Comparisons of short-term outcomes between persistent hyperglycemia patients with HbA1c = 7%. Figure S1. Funnel plots of PH, AH, SH, non-PN for predicting post-stroke mortality and post-stroke hemorrhage [from upper left to upper right (A–B), middle left to middle right (C–D, E–F), lower left to lower right (G–H)]. Figure S2. egger: Egger’s test results of PH and non-PH groups in the general population, PH and non-PH groups without DM, AH and PH groups without DM, and AH and PN groups without DM for predicting post-stroke mortality. Figure S3. Forest plot of PH and non-PH for predicting mortality in patients with ischemic stroke. Figure S4. Revised overall comparisons between PH and non-PH, AH and non-AH, SH and non-SH, PN and non-PN groups (revised figure 2A, removed some data that may cause heterogeneity).
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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 | 0,004 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,680 | 0,023 |
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 ».