<scp>M</scp>aternal <scp>O</scp>pioid <scp>T</scp>reatment: <scp>H</scp>uman <scp>E</scp>xperimental <scp>R</scp>esearch (<scp>MOTHER</scp>)—approach, issues and lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The Maternal Opioid Treatment: Human Experimental Research (MOTHER) project, an eight-site randomized, double-blind, double-dummy, flexible-dosing, parallel-group clinical trial is described. This study is the most current--and single most comprehensive--research effort to investigate the safety and efficacy of maternal and prenatal exposure to methadone and buprenorphine. METHODS: The MOTHER study design is outlined, and its basic features are presented. CONCLUSIONS: At least seven important lessons have been learned from the MOTHER study: (i) an interdisciplinary focus improves the design and methods of a randomized clinical trial; (ii) multiple sites in a clinical trial present continuing challenges to the investigative team due to variations in recruitment, patient populations and hospital practices that, in turn, differentially impact recruitment rates, treatment compliance and attrition; (iii) study design and protocols must be flexible in order to meet the unforeseen demands of both research and clinical management; (iv) staff turnover needs to be addressed with a proactive focus on both hiring and training; (v) the implementation of a protocol for the treatment of a particular disorder may identify important ancillary clinical issues worthy of investigation; (vi) timely tracking of data in a multi-site trial is both demanding and unforgiving; and (vii) complex multi-site trials pose unanticipated challenges that complicate the choice of statistical methods, thereby placing added demands on investigators to effectively communicate their results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,020 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».