Pediatric Clinical Research Networks: Current Status, Common Challenges, and Potential Solutions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The goals were (1) to describe and to characterize pediatric clinical research networks (PCRNs) in the United States and Canada, (2) to identify PCRN strengths and weaknesses, (3) to evaluate the potential for collaboration among PCRNs, and (4) to assess untapped potential interest in PCRN participation. METHODS: Data collection included (1) initial identification of PCRNs through an Internet search and word of mouth, (2) follow-up surveys of PCRN leaders, (3) telephone interviews with 21 PCRN leaders, and (4) a survey of 43 American Academy of Pediatrics specialty leaders regarding untapped interest in network research. RESULTS: Seventy exclusively pediatric networks were identified. Of those, specialty care networks constituted the largest proportion (50%), followed by primary care (28.6%) and disease-specific (21.4%) networks. A network profile survey (response rate: 74.3%) revealed that ∼90% held infrastructure funding. Nearly 75% of respondents viewed cross-network collaborations positively. In-depth telephone interviews corroborated the survey data, with cross-network collaboration mentioned consistently as a theme. American Academy of Pediatrics specialty leaders indicated that up to 30% of current nonparticipants might be interested in research involvement. CONCLUSIONS: Pediatric networks exist across the care continuum. Significant numbers of uninvolved practitioners may be interested in joining PCRNs. A strong majority of network leaders cited potential benefits from network collaboration.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».