Clinical research of kidney diseases II: problems of study design
Notice bibliographique
Résumé
The aim of study design in any field of clinical inquiry is to limit bias and maximize reliability [1]. The present article introduces the types of study design currently recommended for assessing prognosis, therapy and diagnostic tests with nephrology examples. The concept of clinical relevance as opposed to statistical significance of study results is also briefly discussed. Fundamental to evidence-based health care is the concept of ‘hierarchy of evidence’, deriving from different study designs addressing a given research question (Figure 1). Evidence grading is based on the idea that different designs vary in their susceptibility to bias and, therefore, in their ability to predict the true effectiveness of health care practices. For assessment of interventions, randomized controlled trials (RCTs) or systematic review of good quality, RCTs are at the top of the evidence pyramid, followed by longitudinal cohort, case-control and cross-sectional studies [2,3]. However, the choice of the study design depends on the question at hand, the nature of the exposure and the frequency of the disease.
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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 | 0,775 | 0,831 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».