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Enregistrement W2556033785 · doi:10.1111/jvim.14592

Explanation and Elaboration Document for the STROBE-Vet Statement: Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology—Veterinary Extension

2016· article· en· W2556033785 sur OpenAlexaff
Annette M. O’Connor, Jan M. Sargeant, Ian R. Dohoo, Hollis N. Erb, Myriam Cevallos, Matthias Egger, Annette Kjær Ersbøll, Sylvia Martin, Liza Rosenbaum Nielsen, David L. Pearl, Dirk U. Pfeiffer, Javier Sánchez, Mary E. Torrence, Håkan Vigre, Cheryl Waldner, Michael P. Ward

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Internal Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensHealth PEIUniversity of Prince Edward IslandUniversity of SaskatchewanUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyMedicineStrengthening the reporting of observational studies in epidemiologyElaborationStatement (logic)EpidemiologyExtension (predicate logic)Veterinary medicineFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) statement was first published in 2007 and again in 2014. The purpose of the original STROBE was to provide guidance for authors, reviewers, and editors to improve the comprehensiveness of reporting; however, STROBE has a unique focus on observational studies. Although much of the guidance provided by the original STROBE document is directly applicable, it was deemed useful to map those statements to veterinary concepts, provide veterinary examples, and highlight unique aspects of reporting in veterinary observational studies. Here, we present the examples and explanations for the checklist items included in the STROBE-Vet statement. Thus, this is a companion document to the STROBE-Vet statement methods and process document (JVIM_14575 "Methods and Processes of Developing the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology-Veterinary (STROBE-Vet) Statement" undergoing proofing), which describes the checklist and how it was developed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,179
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,160
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1790,160
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,931
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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