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Enregistrement W7081321456 · doi:10.5281/zenodo.17100919

Dataset from a Systematic Literature Review and Meta-Analysis of Genetic Factors in Endometriosis

2025· dataset· en· W7081321456 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewCINAHLEndometriosisInheritance (genetic algorithm)PopulationInclusion and exclusion criteriaMeta-analysisMEDLINEGenetic testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Description This dataset accompanies a systematic literature review (SLR) and meta-analysis examining the role of genetic factors in endometriosis. The central research question was: “To what degree is endometriosis a hereditary disease?” Systematic searches were conducted using the Medical Subject Headings (MeSH) terms: (“endometriosis”) AND (gene OR associated gene OR genetics OR hereditary OR inheritance). The dataset contains extracted study-level information, risk of bias assessments, and pooled results from included studies. It has been structured to promote transparency, reproducibility, and secondary analyses within the field of endometriosis genetics. Objective The dataset provides a curated and structured collection of studies examining genetic associations with endometriosis. By making this data openly available, it supports replication, data reuse, and further investigations into the genetic basis of endometriosis. Methods Search strategy: Searches were conducted in PubMed, Cochrane Library, Scopus, Medline, and CINAHL Ultimate up to March 20, 2025. Inclusion criteria: Studies involving reproductive-aged women (15–49 years) with surgically confirmed endometriosis and reporting genetic traits, gene mutations, gene expression, or inheritance patterns. Exclusion criteria: Non-human studies (animal or cell line); studies on adenomyosis or ovarian cancer; drug-related studies; those lacking genetic or inheritance components; case studies, reviews, or meta-analyses; articles without full-text access; publications in languages other than English; or studies with <10 participants or unreported sample size. Data extraction: Study design, population characteristics, genetic factors, and outcomes were extracted. Analysis: Where feasible, meta-analyses pooled effect sizes using a random-effects model. Supplementary Data Supplementary Data I: Protocol Supplementary Data II: Systematic Literature Review (one page per step of the process) Supplementary Data III: Newcastle-Ottawa Scale (NOS) assessment scoring Supplementary Data IV: Data Extraction and Analysis Citation If you use this dataset, please cite as: Sulayman, H. (2025) ‘Dataset from a Systematic Literature Review and Meta-Analysis of Genetic Factors in Endometriosis’. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.17100919

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0220,030
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1390,009

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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