TORCH: Toronto Outcome Research in Child Health - enhancing evidence based outcomes selection in pediatric research
Notice bibliographique
Résumé
Children’s responses to medical treatments differ significantly from adults. Appropriately selecting and measuring child and family relevant outcomes when designing pediatric clinical trials is important for decision making with regards to the health of the child. However, outcomes used to measure an intervention’s effectiveness in current pediatric clinical trials often lack child and family relevance, are heterogeneous across and within child health ages and diseases, and are not adequately measured with validated instruments. Furthermore, involvement of patients (children) and their proxies (usually parents) in outcomes selection is minimal. Inconsistent use of outcomes and outcomes measurement in pediatric clinical trials impairs the synthesis of evidence in systematic reviews and leads to outcome reporting bias. This high variability in outcome selection and measurement has led to a situation where child health decisions on treatment of children lack the appropriate underpinning evidence, and a subsequent inability to reach a consensus on the effectiveness and safety of a treatment. Recently, outcome selection initiatives in the general population such as OMERACT and COMET advocate homogeneity of methodology for outcome selection and measurement in trials. Toronto Outcome Research in Child Health (TORCH) is an exciting new collaborative initiative that develops and employs existing and new evidence-based methods for improving outcomes selection and measurement in cohort studies and trials in children.
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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 | 0,180 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».