CONSORT Extension for Chinese Herbal Medicine Formulas 2017: Recommendations, Explanation, and Elaboration
Notice bibliographique
Résumé
Chinese herbal medicine (CHM) formulas are the major components of traditional Chinese medicine (TCM) interventions. The general reporting quality of randomized controlled trials (RCTs) of CHM formulas is disappointing, although CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials) Statement extensions for herbal medicinal interventions and acupuncture interventions are available. A group of TCM clinical experts, methodologists, epidemiologists, and editors has developed this CONSORT Extension for CHM Formulas (CONSORT-CHM Formulas 2017) through a comprehensive process, including publication of the draft version, solicitation of comments, revision, and finalization. The CONSORT 2010 Statement was extended by introducing the idea of TCM Pattern and the features of CHM formulas. One new checklist subitem, keywords, was added to facilitate indexing and data searching. Seven of the 25 CONSORT checklist items, namely title and abstract, background and objectives, participants, interventions, outcomes, generalizability, and interpretation, are now elaborated, and the explanation of harms specific to CHM formulas is revised. Illustrative examples and explanations are also provided. The group hopes that CONSORT-CHM Formulas 2017 can improve the reporting quality of RCTs of CHM formulas.
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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 | 0,449 | 0,775 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,023 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».