About Errors in Meta-Analyses of Cardiovascular Effects of Omega-3 PUFA Part 1. Pharmacological and Clinical Aspects of Validity in the Era of Post-Genomic Research, Artificial Intelligence and Big Data Analysis
Bibliographic record
Abstract
Эффективная фармакотерапия. 9/2019Об ошибках метаанализов сердечно-сосудистых эффектов омега-3 ПНЖК Часть 1. Фармакологические и клинические аспекты доказательности в эпоху постгеномных исследований, искусственного интеллекта и анализа больших данных Цель.В первой части статьи проанализированы ошибки клинического, фармакологического и аналитического характера, выявленные в кохрейновском метаанализе CD003177.Материал и методы.Проведена экспертная и компьютерная оценка метаанализа CD003177.Результаты.Установлены конфликт интересов авторов публикации CD003177, их очевидное предвзятое отношение к вопросу использования омега-3 полиненасыщенных жирных кислот (ПНЖК) в целях сердечно-сосудистой профилактики, сокрытие авторами методологии проведения метаанализа и реально обрабатываемых данных, высочайшая клиническая неоднородность исследований, включенных в метаанализ, беспрецедентная путаница в фармакологии и биохимии омега-3 ПНЖК, повсеместное использование манипулятивных формулировок, намеренно скрывающих научные факты, применение неадекватных критериев однородности/неоднородности клинических исследований.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.476 | 0.799 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.014 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.007 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".