Dificultades en la interpretación de los resultados de la investigación biomédica relacionada con el manejo de pacientes con enfermedades crónicas no transmisibles
Notice bibliographique
Résumé
The progressive increase in the prevalence of chronic non-communicable diseases (CNCD) has generated a need to change the paradigms in interpreting research about therapeutic and disease control strategies. One aspect to keep in mind is the incorporation of risk awareness that CNCD treatment implies, which creates uncertainty in the treatment result, compared to the curative paradigm that occurs in communicable diseases where a cure is expected. Another aspect is related to clinical trials result reports, where substitute results are used frequently. For example, the therapeutic goal of reducing glycosylated hemoglobin in a diabetic patient instead of showing the results based on treatment benefit (such as prevention of myocardial infarction). Problems arise when looking for a substitute that can replace the result that really matters. That is why we must be alert to the widespread use of results grouping (composite outcomes) which while they allow studies with fewer patients with shorter follow-up times and less expense, they can generate misleading results and show presumed untrue benefits due to improper selection of components of the "composite outcomes". In this article we draw attention to new challenges in the interpretation of scientific studies related to CNCDs.
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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 | 0,569 | 0,840 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,016 |
| Communication savante | 0,018 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».