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Enregistrement W2109513430 · doi:10.2217/cer.15.36

Improving the evidence base for better comparative effectiveness research

2015· review· en· W2109513430 sur OpenAlexaff
James M. Brophy

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Effectiveness Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcGill UniversityRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparative effectiveness researchMedicineEvidence-based medicineManagement scienceOutcomes researchQuality (philosophy)MEDLINEEngineering ethicsAlternative medicineData scienceEpistemologyComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The last 20 years has documented that the evidence base for informed clinical decision-making is often suboptimal. It is hoped that high-quality comparative effectiveness research may fill these knowledge gaps. Implicit in these changing paradigms is the underlying assumption that the published evidence, when available, is valid. It is posited here that this assumption is sometimes questionable. However, several recent methods that may improve the design and analysis of comparative effectiveness research have appeared and are discussed here. Examples from the cardiology literature are provided, but it is believed the highlighted principles are applicable to other branches of medicine.

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)0,175
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,343
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1750,343
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,010
Bibliométrie0,0260,014
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0100,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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 Opus0,927
Tête enseignante GPT0,693
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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