Real World Data in Adaptive Biomedical Innovation: A Framework for Generating Evidence Fit for Decision‐Making
Notice bibliographique
Résumé
Analyses of healthcare databases (claims, electronic health records [EHRs]) are useful supplements to clinical trials for generating evidence on the effectiveness, harm, use, and value of medical products in routine care. A constant stream of data from the routine operation of modern healthcare systems, which can be analyzed in rapid cycles, enables incremental evidence development to support accelerated and appropriate access to innovative medicines. Evidentiary needs by regulators, Health Technology Assessment, payers, clinicians, and patients after marketing authorization comprise (1) monitoring of medication performance in routine care, including the materialized effectiveness, harm, and value; (2) identifying new patient strata with added value or unacceptable harms; and (3) monitoring targeted utilization. Adaptive biomedical innovation (ABI) with rapid cycle database analytics is successfully enabled if evidence is meaningful, valid, expedited, and transparent. These principles will bring rigor and credibility to current efforts to increase research efficiency while upholding evidentiary standards required for effective decision-making in healthcare.
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 | 0,173 | 0,306 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».