P.019 Report from the Canadian Neurosurgery Research Collaborative – One year of resident-led multicentre research initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Canadian Neurosurgery Research Collaborative (CNRC) was founded in November 2015 as a resident-led national network for multicentre research. We present an annual report of our activities. Methods: CNRC meetings and publications were reviewed and summarized. The status of ongoing and future studies was collected from project leaders. Results: In its first year, the CNRC produced two papers accepted for publication in the Canadian Journal of Neurological Sciences: A CNRC launch letter and a study of operative volume at Canadian neurosurgery residency programs. Three manuscripts are in preparation: 1) a study of the demographics of Canadian neurosurgery residents, 2) an assessment of mobile devices usage patterns and 3) a validation study of the most utilized neurosurgery mobile apps. In addition, protocols for two multi-centre studies are currently undergoing national Research Ethics Board review: A retrospective study of the incidence and predictors of cerebellar mutism and a prospective registry of external ventricular drain procedures and complications. The network is now a registered not-for-profit organization endorsed by the Canadian Neurosurgical Society. Conclusions: The CNRC is a feasibile, relevant and productive resident-led national research network. As the CNRC matures, we look forward to expanding the scope and impact of its projects.
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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 | 0,049 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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 ».