Clinical research activity in periodontal medicine: a systematic mapping of trial registers
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The primary aim of the study was to systematically map registration records on periodontal medicine in clinical trial registers. The secondary aim was to assess the evolution of periodontal medicine in clinical periodontal research as a whole. MATERIAL AND METHODS: We searched all registration records related to periodontology in the World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform. For registration records classified in the field of periodontal medicine, we assigned the 2015 MeSH(®) term for the most precisely corresponding systemic condition. RESULTS: Fifty-seven systemic conditions have been hypothesized to be linked with periodontal diseases, covering nearly 2% of the diseases indexed in MeSH. In addition to diabetes, cardiovascular disease or preterm birth, other systemic conditions have been the subject of registration records, such as anaemia, liver diseases, dyspepsia or ankylosing spondylitis. A trend towards increasing diversification of systemic conditions has appeared over time. About a third of registration records in clinical periodontal research deals with periodontal medicine. CONCLUSIONS: Periodontal medicine now constitutes an important part of clinical periodontal research. Research activity in periodontal medicine has grown continuously since the early 2000s, and exploration of registers gives a useful up-to-date snapshot of this constantly evolving field of research.
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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 | 0,050 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».