StaR Child Health: developing evidence-based guidance for the design, conduct and reporting of paediatric trials
Notice bibliographique
Résumé
There has been a huge upsurge in clinical research in children in the last decade, stimulated in England by dedicated research infrastructure and support through the National Institute for Health Research. This infrastructure offering research design, expert review, trial management, research nurse, data support and dedicated facilities enables paediatricians to conduct more and better research. The challenge is how to design and conduct trials that will make a real difference to children's health. Standards for Research (StaR) in Child Health was founded in 2009 to address the paucity and shortcomings of paediatric clinical trials. This global initiative involves methodologists, clinicians, patient advocacy groups and policy makers dedicated to developing practical, evidence-based standards for enhancing the reliability and relevance of paediatric clinical research. In this overview, we highlight the contribution of StaR to this agenda, describe the international context, and suggest how StaR's future plans could be integrated with new and existing support for research.
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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 | 0,392 | 0,513 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,015 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».