ABSTRACT 896
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: An objective of research networks is to foster and execute high-quality clinical research. Aims: We compared randomized controlled trials (RCTs) conducted by pediatric critical care research networks, to non-network trials. Methods: We included all English-language RCTs from the Evidence in Pediatric Intensive Care Collaborative database (epicc.mcmaster.ca), published from the year of the first reported network trial (1999), to October 1013. Trials were considered to be conducted by a research network if specified in the methods. Outcomes of interest were a) productivity, as defined by the size, efficiency and number of trials; b) quality, as determined by the risk of bias; and c) impact, as determined by the journal impact factor (IF) and citation rate. Results: There were a total of 251 RCTs, 11 (4%) of which were conducted by a research network. Compared to non-network trials, research network RCTs were more often multi-centered (100% vs. 15%, p<0.001) successfully funded (100% vs. 52%; p=0.004), and larger (median sample size 152 vs. 50; p= 0.004). Network trials were published in higher impact journals (median IF 11 vs. 3; p=0.003), and cited more frequently; median 9 vs. 2 citations per year; p=0.003. Trials conducted by research networks more often reported being stopped early, 55% vs 12%, p=0.01. Conclusions: While a minority pediatric critical care RCTs are conducted by research networks, they appear to be of higher quality and impact, when compared to non-network trials. Such networks may serve as models for high quality research in pediatric critical care.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,767 | 0,687 |
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 ».