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Enregistrement W2029562441 · doi:10.1615/jlongtermeffmedimplants.v19.i3.80

Design Issues in a Non-Regulatory Trial

2009· review· en· W2029562441 sur OpenAlexaff
Brad Petrisor, Christina L. Goldstein

Notice bibliographique

RevueJournal of Long-Term Effects of Medical Implants · 2009
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlindingRandomized controlled trialRandomizationOrthopedic surgeryMedicineMedical physicsClinical study designPhysical therapyClinical trialSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Randomized, controlled trials (RCTs) represent the highest level of evidence attainable. Although up to 60% of clinical questions cannot be answered by an RCT, it is still the ideal method of comparing orthopedic implants. The strength of the findings of RCTs is a result of the investigator’s ability to limit bias through careful attention to study design. Bias may be limited through randomization, allocation concealment, and blinding. Unfortunately, RCTs involving different surgical techniques or implants present many challenges that may introduce bias and threaten the validity of study results. The purpose of this review is to outline these issues and present possible solutions to these challenges, with the ultimate goal of improving surgeons’ understanding of how to design and critically appraise RCTs involving orthopedic implants.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,721
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,779
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7210,779
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,009
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0050,023
Communication savante0,0160,014
Science ouverte0,0080,006
Intégrité de la recherche0,0320,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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 Opus0,326
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,182 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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