Travel-Related Illnesses and Conditions
Notice bibliographique
Résumé
RESULTS:A total of 173 unique journals with 47,227 unique RCTs, of which 43,322 (92%) had age-specific categorization were included; 28,991 (67%) were RCTs with only adults enrolled, 5,895 (14%) were RCTs with only children enrolled, and the remaining 8,436 (19%) were categorized as RCTs with both adults and children enrolled.Adult RCTs increased by an average of 90.5 RCTs/yr (95% CI: 78-103), which was significantly higher (p<.0001) than pediatric RCTs which rose by 16.9 RCTs/yr (95% CI: 11-22) or RCTs involving both children and adults which rose by 22.7 RCTs/yr (95% CI: 10-35).79% (23/29) of specialties demonstrated a greater rise in the number of published RCTs/yr involving adults than those enrolling children.A greater rise in RCTs/yr in children compared with adults was found in immunology and tropical medicine; no difference in secular trends between adult and childhood age groups was found for allergy, behavioral sciences, microbiology, and toxicology.CONCLUSION: Adult RCT publications are increasing at a faster rate than pediatric RCTs in almost all specialties.If RCTs are considered the gold standard for assessing safety and efficacy of interventions, this has implications for the quality of evidence-based care delivered to children.
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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 | 0,015 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».