Canadian-led capacity-building in biostatistics and methodology in cardiovascular and diabetes trials: the CANNeCTIN Biostatistics and Methodological Innovation Working Group
Notice bibliographique
Résumé
The Biostatistics and Methodological Innovation Working (BMIW) Group is one of several working groups within the CANadian Network and Centre for Trials INternationally (CANNeCTIN). This programme received funding from the Canadian Institutes of Health Research and the Canada Foundation for Innovation beginning in 2008, to enhance the infrastructure and build capacity for large Canadian-led clinical trials in cardiovascular diseases (CVD) and diabetes mellitus (DM). The overall aims of the BMIW Group's programme within CANNeCTIN, are to advance biostatistical and methodological research, and to build biostatistical capacity in CVD and DM. Our program of research and training includes: monthly videoconferences on topical biostatistical and methodological issues in CVD/DM clinical studies; providing presentations on methods issues at the annual CANNeCTIN meetings; collaborating with clinician investigators on their studies; training young statisticians in biostatistics and methods in CVD/DM trials and organizing annual symposiums on topical methodological issues. We are focused on the development of new biostatistical methods and the recruitment and training of highly qualified personnel--who will become leaders in the design and analysis of CVD/DM trials. The ultimate goal is to enhance global health by contributing to efforts to reduce the burden of CVD and DM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,668 | 0,629 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».