MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7106546220 · doi:10.3390/data10120195

DECOVID: A UK Two-Center Harmonized Database of Acute Care Electronic Health Records for COVID-19 Research

2025· article· en· W7106546220 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueData · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning in Healthcare
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesLeeds Biomedical Research CentreMedical Research CouncilNIHR Cambridge Biomedical Research CentreUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustBritish Heart FoundationUniversity College LondonInnovation and Technology CommissionResearch Councils UKUniversity Hospitals Birmingham NHS Foundation TrustDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchBirmingham Biomedical Research CentreEngineering and Physical Sciences Research CouncilUK Research and InnovationRoyal Academy of EngineeringWellcome TrustWellcome
Mots-clésElectronic health recordHealth recordsRaw dataAcute careHealth careElectronic databaseHealth dataExploratory research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The DECOVID database contains harmonized pseudonymized electronic health record (EHR) data on all adult (≥18 years old) patients presenting to two large, digitally mature centers in the United Kingdom between 1 January 2020 and 28 February 2021, with follow-up until at least 28 March 2021. The database was originally developed to support the COVID-19 response but is now available via the PIONEER data hub for researchers to explore a wide range of research questions, including exploratory analyses, risk factor assessment, prediction modeling, and comparative effectiveness studies. Raw data were extracted from local EHRs and transformed into a standardized form (Observational Health Data Sciences and Informatics-Common Data Model version 5.3.1). The database includes 165,420 patients across 256,804 hospital presentations. For these patients, highly granular data are available, including patient demographics, longitudinal vital signs, physiology, treatments, laboratory findings, clinical diagnoses, and outcomes. There are 10,030 patients with COVID-19, of whom 1472 died in hospital.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,361 · 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