Reporting Guidelines for Health Care Simulation Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Simulation-based research (SBR) is rapidly expanding but the quality of reporting needs improvement. For a reader to critically assess a study, the elements of the study need to be clearly reported. Our objective was to develop reporting guidelines for SBR by creating extensions to the Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) and Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) Statements. METHODS: An iterative multistep consensus-building process was used on the basis of the recommended steps for developing reporting guidelines. The consensus process involved the following: (1) developing a steering committee, (2) defining the scope of the reporting guidelines, (3) identifying a consensus panel, (4) generating a list of items for discussion via online premeeting survey, (5) conducting a consensus meeting, and (6) drafting reporting guidelines with an explanation and elaboration document. RESULTS: The following 11 extensions were recommended for CONSORT: item 1 (title/abstract), item 2 (background), item 5 (interventions), item 6 (outcomes), item 11 (blinding), item 12 (statistical methods), item 15 (baseline data), item 17 (outcomes/estimation), item 20 (limitations), item 21 (generalizability), and item 25 (funding). The following 10 extensions were recommended for STROBE: item 1 (title/abstract), item 2 (background/rationale), item 7 (variables), item 8 (data sources/measurement), item 12 (statistical methods), item 14 (descriptive data), item 16 (main results), item 19 (limitations), item 21 (generalizability), and item 22 (funding). An elaboration document was created to provide examples and explanation for each extension. CONCLUSIONS: We have developed extensions for the CONSORT and STROBE Statements that can help improve the quality of reporting for SBR.
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.
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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle