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Enregistrement W2616130091 · doi:10.1016/j.ahj.2017.05.007

Interventions Supporting Long-term Adherence aNd Decreasing cardiovascular events (ISLAND): Pragmatic randomized trial protocol

2017· article· en· W2616130091 sur OpenAlexaff
Noah Ivers, JD Schwalm, Holly O. Witteman, Justin Presseau, Monica Taljaard, Tara McCready, Beth Bosiak, Jennifer Cunningham, Shelley Smarz, Laura Desveaux, Jack V. Tu, Clare Atzema, Garth H. Oakes, Wanrudee Isaranuwatchai, Sherry L. Grace, R. Sacha Bhatia, Madhu K. Natarajan, Jeremy Grimshaw

Notice bibliographique

RevueAmerican Heart Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteYork UniversityUniversity Health NetworkOttawa HospitalHealth Sciences CentreSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaUniversity of TorontoHamilton Health SciencesUniversité LavalPopulation Health Research InstituteOntario Stroke NetworkMcMaster UniversityWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionIntervention (counseling)Informed consentRehabilitationPhysical therapyMyocardial infarctionCoronary artery diseaseHealth careAdvance care planningPalliative careInternal medicineNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,357 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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