MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2037720176 · doi:10.1136/bmj.331.7529.1403

Designing research in vulnerable populations: lessons from HIV prevention trials that stopped early

2005· review· en· W2037720176 sur OpenAlexaff
Edward J. Mills, Sonal Singh, Jerome Amir Singh, James Orbinski, Mitchell Warren, Ross Upshur

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineTenofovirPublic healthDrug trialOpposition (politics)Political scienceFamily medicinePublic relationsNursingLawPathologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Activist groups have been successful in promoting research and better treatment for people with HIV infection, but they can also stop trials if their views are not considered

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)0,490
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,634
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4900,634
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,008
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0080,014
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0170,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,964
Tête enseignante GPT0,765
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations40
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJMême sujetEthics in Clinical ResearchTravaux en français237 207