Integrating Patients into Meaningful Real-World Research
Notice bibliographique
Résumé
Research in respiratory, sleep, and critical care medicine has historically been the domain of scientists and clinicians attempting to understand pathophysiological mechanisms and consequences of disease in an effort to develop effective treatments. This traditional approach of placing scientific rigor before the patient's reality is changing. There is growing recognition of the importance of integrating patient perspectives (e.g., preferences, expectations, and expanded definitions of what constitutes "successful" outcomes) into clinical research to achieve meaningful results for a broader group of stakeholders. This evolution is reflected in the growth of patient-centered organizations and patient advocacy groups that seek to meaningfully integrate patients into the process of prioritizing research needs and creating alliances wherein patients and researchers can partner together to accomplish research goals. In tandem, a growing number of real-world trials (i.e., those with broader, more representative patient populations and routine care pathways) now complement findings from traditional randomized controlled trials and offer new opportunities to design studies that better reflect patients' healthcare preferences and experiences. Patients' perspectives are key determinants of treatment adherence and outcomes, as well as the feasibility and likely value of implementing care pathways. The advent of smartphone and push technologies offer new opportunities for the collection of more patient-centered and ecologically valid patient data, thereby adding new dimensions to meaningfully integrate patients into real-world 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 | 0,399 | 0,352 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,036 |
| Communication savante | 0,036 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,047 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».