A common data language for clinical research studies: the National Institute of Neurological Disorders and Stroke and American Academy for Cerebral Palsy and Developmental Medicine Cerebral Palsy Common Data Elements Version 1.0 recommendations
Notice bibliographique
Résumé
To increase the efficiency and effectiveness of clinical research studies, cerebral palsy (CP) specific Common Data Elements (CDEs) were developed through a partnership between the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) and the American Academy of Cerebral Palsy and Developmental Medicine (AACPDM). International experts reviewed existing NINDS CDEs and tools used in studies of children and young people with CP. CDEs were compiled, subjected to internal review, and posted online for external public comment in September 2016. Guided by the International Classification of Functioning, Disability and Health framework, CDEs were categorized into six domains: (1) participant characteristics; (2) health, growth, and genetics; (3) neuroimaging; (4) neuromotor skills and functional assessments; (5) neurocognitive, social, and emotional assessments; and (6) engagement and quality of life. Version 1.0 of the NINDS/AACPDM CDEs for CP is publicly available on the NINDS CDE and AACPDM websites. Global use of CDEs for CP will standardize data collection, improve data quality, and facilitate comparisons across studies. Ongoing collaboration with international colleagues, industry, and people with CP and their families will provide meaningful feedback and updates as additional evidence is obtained. These CDEs are recommended for NINDS-funded research for CP. WHAT THIS PAPER ADDS: This is the first comprehensive Common Data Elements (CDEs) for children and young people with CP for clinical research. The CDEs for children and young people with CP include common definitions, the standardization of case report forms, and measures. The CDE guides the standardization for data collection and outcome evaluation in all types of studies with children and young people with CP. The CDE ultimately improves data quality and data sharing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».