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Enregistrement W6959057914 · doi:10.7910/dvn/d8hzlj

Replication Data for: Systemic biological mechanisms underpin poor post-discharge growth among severely wasted children with HIV

2024· dataset· en· W6959057914 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionAnthropometryHuman immunodeficiency virus (HIV)CohortCohort studyReplication (statistics)Mechanism (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This is a replication dataset for the manuscript titled: "<strong><i>Systemic biological mechanisms underpin poor post-discharge growth among severely wasted children with HIV</i></strong>."</p> <p>In sub-Saharan Africa, a proportion of children hospitalised with severe malnutrition (SM) also have HIV infection (HIV-SM). Children with HIV-SM have poorer clinical outcomes than children with SM alone. They face high mortality both during and after hospitalisation, have impaired nutritional recovery post-hospitalisation and have increased relapse recovery. Despite this elevated risks biological mechanisms underlying the risk remain unclear. This study is nested with the CHAIN cohort sites in Kenya, Uganda, Malawi and Burkina Faso. The current study aimed to understand how HIV influences post-discharge growth among children with HIV-SM in sub-Saharan Africa. In the current study proteins from plasma collected from children at hospital discharge were quantified using SomaScan assay. Over 7300 proteins were quantified. The analysis also included anthropometric measurements e.g., mid-upper arm circumference, weight-for-age, weight-for-height and height-for-age scores taken at discharge, 45-days post-discharge, 90-days post-discharge, and 180-days post-discharge. Demographic data included sex, age, site of enrolment. </p>

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,493

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,229 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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