The science of health technology assessment--clinical effectiveness of therapeutic interventions.
Notice bibliographique
Résumé
Important information is not, and cannot, be available at the time a new drug enters the market. Delaying registration is not the answer because most of this information can only be obtained in a real life situation. Several types of postmarketing (phase IV studies) can be identified. The active pharmacovigilance cohort who allows large number of patients to be followed for long periods of time can answer questions about the incidence of rare events (less than one of 3000 patients). The prospective effectiveness cohort can answer questions on long term efficacy (more than two years). The simplified clinical trial, which implies randomly assigning patients and then following them with a 'naturalistic' protocol can answer questions about effectiveness (efficacy in real life). The drug use study is the only way to answer questions of key importance to drug plan managers such as 'which drug(s) is it going to replace?' and 'is it going to be used as first line or second line?'. Phase IV studies, which in some cases should be mandatory (conditional registration), are essential for the protection of the patients and the proper use of public funds to reimburse drugs.
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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 | 0,121 | 0,296 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».