Better infrastructure for critical care trials: Nomenclature, etymology, and informatics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goals of this review article are to review the importance and value of standardized definitions in clinical research, as well as to propose the necessary tools and infrastructure needed to advance nosology and medial taxonomy to improve the quality of clinical trials in the field of critical care. DATA SOURCES: We searched MEDLINE for relevant articles, reviewed those selected and their reference lists, and consulted personal files for relevant information. DATA SYNTHESIS: When the pathobiology of diseases is well understood, standard disease definitions can be extremely specific and precise; however, when the pathobiology of the disease is less well understood or more complex, biological markers may not be diagnostically useful or even available. In these cases, syndromic definitions effectively classify and group illnesses with similar symptoms and clinical signs. There is no clear gold standard for the diagnosis of many clinical entities in the intensive care unit, including notably both acute respiratory distress syndrome and sepsis. There are several types of consensus methods that can be used to explicate the judgmental approach that is often needed in these cases, including interactive or consensus groups, the nominal group technique, and the Delphi technique. Ideally, the definition development process will create clear and unambiguous language in which each definition accurately reflects the current understanding of the disease state. CONCLUSIONS: The development, implementation, evaluation, revision, and reevaluation of standardized definitions are keys for advancing the quality of clinical trials in the critical care arena.
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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 | 0,202 | 0,341 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».