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Enregistrement W2175982225 · doi:10.1111/bcp.12803

Achieving the World Health Organization's vision for clinical pharmacology

2015· review· en· W2175982225 sur OpenAlexaff
Jennifer Martin, David Henry, Jean Gray, Richard O. Day, Felix Bochner, Albert Ferro, Munir Pirmohamed, Klaus Mörike, Matthias Schwab

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensDalhousie UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésClinical pharmacologyMedicinePolypharmacySpecialtyPharmacologyRegulatory scienceAlternative medicineMedical educationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical pharmacology is a medical specialty whose practitioners teach, undertake research, frame policy, give information and advice about the actions and proper uses of medicines in humans and implement that knowledge in clinical practice. It involves a combination of several activities: drug discovery and development, training safe prescribers, providing objective and evidence-based therapeutic information to ethics, regulatory and pricing bodies, supporting patient care in an increasingly subspecialized arena where co-morbidities, polypharmacy, altered pharmacokinetics and drug interactions are common and developing and contributing to medicines policies for Governments. Clinical pharmacologists must advocate drug quality and they must also advocate for sustainability of the Discipline. However for this they need appropriate clinical service and training support. This Commentary discusses strategies to ensure the Discipline is supported by teaching, training and policy organizations, to communicate the full benefits of clinical pharmacology services, put a monetary value on clinical pharmacology services and to grow the clinical pharmacology workforce to support a growing clinical, academic and regulatory need.

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 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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,010
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 Opus0,404
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,247 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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