MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6977003487 · doi:10.6084/m9.figshare.6742226

Additional file 1: of Association of genetic polymorphisms in vascular endothelial growth factor with susceptibility to coronary artery disease: a metaâ analysis

2018· article· en· W6977003487 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForest plotAlleleGenetic associationSingle-nucleotide polymorphismVascular endothelial growth factorVEGF receptorsGenetic variation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Table S1. MOOSE checklist for meta-analysis. Table S2. Methodological quality of the included studies according to the Newcastle-Ottawa Scale. Figure S1. Forest plot for the association between the VEGF rs699947 polymorphism and CAD risk in dominant genetic models. Figure S2. Forest plot for the association between the VEGF rs699947 polymorphism and CAD risk in recessive genetic models. Figure S3. Forest plot for the association between the VEGF rs699947 polymorphism and CAD risk in heterozygous genetic models. Figure S4. Forest plot for the association between the VEGF rs699947 polymorphism and CAD risk in homozygous genetic models. Figure S5. Forest plot for the association between the VEGF rs699947 polymorphism and CAD risk in allele genetic models. Figure S6. Forest plot for the association between the VEGF rs2010963 polymorphism and CAD risk in dominant genetic models. Figure S7. Forest plot for the association between the VEGF rs2010963 polymorphism and CAD risk in recessive genetic models. Figure S8. Forest plot for the association between the VEGF rs2010963 polymorphism and CAD risk in heterozygous genetic models. Figure S9. Forest plot for the association between the VEGF rs2010963 polymorphism and CAD risk in homozygous genetic models. Figure S10. Forest plot for the association between the VEGF rs2010963 polymorphism and CAD risk in allele genetic models. Figure S11. Forest plot for the association between the VEGF rs3025039 polymorphism and CAD risk in dominant genetic models. Figure S12. Forest plot for the association between the VEGF rs3025039 polymorphism and CAD risk in recessive genetic models. Figure S13. Forest plot for the association between the VEGF rs3025039 polymorphism and CAD risk in heterozygous genetic models. Figure S14. Forest plot for the association between the VEGF rs3025039 polymorphism and CAD risk in homozygous genetic models. Figure S15. Forest plot for the association between the VEGF rs3025039 polymorphism and CAD risk in allele genetic models. (DOC 3267 kb)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7930,045

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetAngiogenesis and VEGF in CancerTravaux en français237 207