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Enregistrement W2151796218 · doi:10.2196/jmir.7.1.e5

The Internet and Clinical Trials: Background, Online Resources, Examples and Issues

2005· review· en· W2151796218 sur OpenAlexaff
James Paul, Rachael Seib, Todd Prescott

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton General HospitalHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetClinical trialRandomized controlled trialMedicineMedical physicsComputer scienceWorld Wide WebSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both the Internet and clinical trials were significant developments in the latter half of the twentieth century: the Internet revolutionized global communications and the randomized controlled trial provided a means to conduct an unbiased comparison of two or more treatments. Large multicenter trials are often burdened with an extensive development time and considerable expense, as well as significant challenges in obtaining, backing up and analyzing large amounts of data. Alongside the increasing complexities of the modern clinical trial has grown the power of the Internet to improve communications, centralize and secure data as well as to distribute information. As more and more clinical trials are required to coordinate multiple trial processes in real time, centers are turning to the Internet for the tools to manage the components of a clinical trial, either in whole or in part, to produce lower costs and faster results. This paper reviews the historical development of the Internet and the randomized controlled trial, describes the Internet resources available that can be used in a clinical trial, reviews some examples of online trials and describes the advantages and disadvantages of using the Internet to conduct a clinical trial. We also extract the characteristics of the 5 largest clinical trials conducted using the Internet to date, which together enrolled over 26000 patients.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetmedium
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,015
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,932
Tête enseignante GPT0,771
Écart entre enseignants0,161 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
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

Citations93
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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