Establishing a Canadian National Clinical Trials Network for Kidney Disease: Proceedings of a Planning Workshop
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge generation through randomized controlled trials (RCTs) is critical to advance the medical evidence base, inform decision-making, and improve care and outcomes. Unfortunately, nephrology has typically lagged behind other medical specialties in this regard. The establishment of formal clinical trial networks can facilitate the successful conduct of RCTs and has significantly increased the number of RCTs performed worldwide in other medical specialties. No such formal network of nephrology trialists exists in Canada. On April 24, 2014, the Canadian Kidney Knowledge Translation and Generation Network (CANN-NET) Clinical Trials Committee held a stakeholder engagement meeting to address this gap and improve the nephrology clinical trial landscape in Canada. The meeting was held in Vancouver in association with the 2014 Canadian Society of Nephrology Annual General Meeting and was co-sponsored by the Kidney Foundation of Canada and CANN-NET. Attendees included nephrologists from university- and non-university-affiliated nephrology practices, administrators, and representatives from the Kidney Foundation of Canada. Through structured presentations and facilitated group discussions, the group explored the extent to which nephrology trials are currently happening in Canada, barriers to leading or participating in larger investigator-initiated trials, and strategies to improve clinical trial output in nephrology in Canada. The themes and action items arising from this meeting are discussed.
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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 | 0,215 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,008 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».