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Enregistrement W2584203780 · doi:10.1136/bmjopen-2016-013351

Cohort profile: the Scottish Research register SHARE. A register of people interested in research participation linked to NHS data sets

2017· article· en· W2584203780 sur OpenAlexaff
Brian McKinstry, Frank Sullivan, Shobna Vasishta, Roma A. Armstrong, Janet Hanley, John Haughney, Sam Philip, Blair H. Smith, Amanda Wood

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScottish GovernmentMedical Research CouncilNHS Health ScotlandWellcome Trust
Mots-clésRegister (sociolinguistics)MedicineCohort studyFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Recruitment to trials is often difficult. Many trials fail to meet recruitment targets resulting in underpowered studies which waste resources and the time of those who participated. While there is evidence that many people are willing to take part in research, particularly if it involves a condition from which they suffer, researchers are unable to easily contact such people often relying on busy clinicians to identify them. Many clinicians perceive themselves as too busy to take part in research activities. The Scottish Health Research Register SHARE adopts an approach which asks the public to consent to their data held in National Health Service databases to be used to determine their suitability for research projects. Additionally, participants can consent for spare blood, left after routine venepuncture to be automatically identified in the laboratory and stored for future research studies. PARTICIPANTS: Anyone over the age of 16 years in Scotland can participate. Participants are approached through a range of methods including directly at outpatient clinics and general practitioners practices, leaflets with hospital letters and personal email from employers. FINDINGS TO DATE: SHARE has recruited around 130 000 people. SHARE has demonstrated that it can quickly and efficiently recruit to studies, over 20 until now. In addition, it can be used to administer questionnaire studies by email and recruit to patient and public involvement groups. FUTURE PLANS: SHARE continues to steadily recruit with the ambition of eventually achieving 1 000 000 people in Scotland. We are steadily increasing the number of data sets we use for identifying participants. We are adding a mobile app which will facilitate dissemination about research and allow the collection of physiological and activity data if desired. We anticipate that SHARE will soon become the main source of health research recruitment in Scotland.

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)0,116
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,243
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1160,243
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0080,019
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,958
Tête enseignante GPT0,782
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations76
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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