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Enregistrement W2053269013 · doi:10.1191/1740774505cn62oa

A web-based system for managing and co-ordinating multiple multisite studies

2005· article· en· W2053269013 sur OpenAlexaff
Marcy Winget, Heather Kincaid, Peter Lin, Li Li, Seán Kelly, Mark Thornquist

Notice bibliographique

RevueClinical Trials · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésComputer scienceData collectionProcess (computing)Track (disk drive)Data scienceWeb applicationResource (disambiguation)Data qualityQuality assuranceWorld Wide WebProcess managementDatabaseInformation retrievalOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient and secure collection and management of information is essential in any modern biomedical study. Data management and coordination of multisite studies is a complex process. It involves development of systems for data collection, data cleaning with quality assurance checks, and specimen tracking, as well as development of procedures for conducting the study, training clinical sites, and communicating with sites to answer study questions and resolve and track data inquiries and resolutions. We developed a secure web-based system that is designed to automate evaluation of eligibility criteria and data collection, track specimens, serve as a resource for study-specific information, facilitate communication across sites in multisite studies, track data queries and resolutions, and allow administrative management of studies. The system combines a common framework across studies that defines the internal structure for all the web pages, with a study-specific one that defines the content of each page via a relational database. This combination creates a flexible and efficient environment enabling several multisite studies to be simultaneously or consecutively implemented and managed in a timely manner. We describe the development process, the system and its evaluation, current status, lessons learned, and future development plans.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,017

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 Opus0,727
Tête enseignante GPT0,623
Écart entre enseignants0,104 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations28
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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