Registry Assessment of Peripheral Interventional Devices (RAPID) ― Registry Assessment of Peripheral Interventional Devices Core Data Elements ―
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current state of evaluating patients with peripheral artery disease and more specifically of evaluating medical devices used for peripheral vascular intervention (PVI) remains challenging because of the heterogeneity of the disease process, the multiple physician specialties that perform PVI, the multitude of devices available to treat peripheral artery disease, and the lack of consensus about the best treatment approaches. Because PVI core data elements are not standardized across clinical care, clinical trials, and registries, aggregation of data across different data sources and physician specialties is currently not feasible.Methods and Results:Under the auspices of the U.S. Food and Drug Administration's Medical Device Epidemiology Network initiative-and its PASSION (Predictable and Sustainable Implementation of the National Registries) program, in conjunction with other efforts to align clinical data standards-the Registry Assessment of Peripheral Interventional Devices (RAPID) workgroup was convened. RAPID is a collaborative, multidisciplinary effort to develop a consensus lexicon and to promote interoperability across clinical care, clinical trials, and national and international registries of PVI. The current manuscript presents the initial work from RAPID to standardize clinical data elements and definitions, to establish a framework within electronic health records and health information technology procedural reporting systems, and to implement an informatics-based approach to promote the conduct of pragmatic clinical trials and registry efforts in PVI. CONCLUSIONS: Ultimately, we hope this work will facilitate and improve device evaluation and surveillance for patients, clinicians, health outcomes researchers, industry, policymakers, and regulators.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 découle