P.010 The Canadian Neurosurgery Research Collaborative (CNRC): A novel, trainee-led, nationwide multicentre research network
Notice bibliographique
Résumé
Background: The goals of evidence-based neurosurgery are to improve surgical outcomes, reduce complications, and provide an objective basis for altering practice. The need for higher quality studies, typically prospective and multicentre, has been growing especially in light of the evolving complexity of neurosurgical interventions and heterogeneity of patient populations. In the United Kingdom (UK), trainee-led research collaboratives have been established to tackle this problem. Therefore, we sought to evaluate the potential role for a resident-led research collaborative in neurosurgery in Canada based on the UK experience. Methods: A literature review of trainee-led collaboratives was conducted utilizing PubMed and Medline. Identified articles were reviewed for study quality and clinical relevance to explore the potential benefits of collaboratives. Results: In the UK, 27 collaboratives have been established in various specialties by trainees. Some published high quality trials with implications on their clinical fields. Evidence suggests that such endeavors improves trainees’ research skills and may help cultivate a research culture tailored towards clinical trials. Conclusions: Given the growing evidence for research collaboratives in the UK, we propose launching the Canadian Neurosurgery Research Collaborative (CNRC) which currently represents 12 out of 14 neurosurgery programs in Canada, and planning its first multicenter prospective study.
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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 | 0,062 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».