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Enregistrement W2125344087 · doi:10.1093/ije/dyl286

Cohort Profile: The North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design (NA-ACCORD)

2007· article· en· W2125344087 sur OpenAlexfundno aff
Stephen J. Gange, Mari M. Kitahata, Michael S Saag, David R. Bangsberg, Ronald J. Bosch, John T. Brooks, Liviana Calzavara, Steven G. Deeks, Joseph J. Eron, Kelly A. Gebo, M. John Gill, David W. Haas, Robert S. Hogg, Michael A. Horberg, Lisa P. Jacobson, Amy C. Justice, Gregory D. Kirk, Marina B. Klein, Jeffrey N. Martin, Rosemary G. McKaig, Benigno Rodríguez, Sean B. Rourke, Timothy R. Sterling, Aimee Freeman, Richard D. Moore

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismHealth Resources and Services AdministrationCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Veterans AffairsNational Institute on Drug AbuseSubstance Abuse and Mental Health Services AdministrationAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésArtCohortHumanitiesPhilosophyTheologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design (NA-ACCORD) was created as part of the International Epidemiologic Databases to Evaluate AIDS (IeDEA) initiative. The IeDEA project establishes regional centres for the collection and harmonization of data and the establishment of an international research consortium to address unique and evolving HIV/AIDS research questions requiring the larger sample sizes that can be achieved by combining multiple cohorts. The IeDEA initiative provides a means to implement methodology to effectively pool collected data, thus providing a cost-effective way to generate large data sets to address high-priority research questions in a timely manner. It is frequently difficult to combine data collected under different protocols, and may not be as efficient as collecting predetermined and standardized data elements under a single protocol. By developing a proactive mechanism for the collection of key variables, the IeDEA initiative is designed to enhance the quality, cost-effectiveness and speed of observational cohort studies pertaining to HIV/AIDS.

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)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,238
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,238
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeObservationnel
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

Citations212
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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