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Enregistrement W2074935456 · doi:10.1164/rccm.201001-0024ws

Beyond Mortality: Future Clinical Research in Acute Lung Injury

2010· article· en· W2074935456 sur OpenAlexaff
Roger G. Spragg, Gordon R. Bernard, William Checkley, J. Randall Curtis, Ognjen Gajić, Gordon Guyatt, Jesse B. Hall, Elliott Israel, Manu Jain, Dale M. Needham, Adrienne G. Randolph, Gordon D. Rubenfeld, David Schoenfeld, Bruce Thompson, Lorraine B. Ware, Duncan Young, Andrea L. Harabin

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mortality in National Heart, Lung and Blood Institute-sponsored clinical trials of treatments for acute lung injury (ALI) has decreased dramatically during the past two decades. As a consequence, design of such trials based on a mortality outcome requires ever-increasing numbers of patients. Recognizing that advances in clinical trial design might be applicable to these trials and might allow trials with fewer patients, the National Heart, Lung and Blood Institute convened a workshop of extramural experts from several disciplines. The workshop assessed the current state of clinical research addressing ALI, identified research needs, and recommended: (1) continued performance of trials evaluating treatments of patients with ALI; (2) development of strategies to perform ALI prevention trials; (3) observational studies of patients without ALI undergoing prolonged mechanical ventilation; and (4) development of a standardized format for reporting methods, endpoints, and results of ALI trials.

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)0,197
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,194
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1970,194
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0110,026
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0140,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,393 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations297
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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