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Enregistrement W2790457485 · doi:10.1111/dmcn.13723

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

2018· review· en· W2790457485 sur OpenAlexaff
Verónica Schiariti, Eileen Fowler, Joline E. Brandenburg, Eric Levey, Sarah McIntyre, Theresa Sukal‐Moulton, Sharon Landesman Ramey, Jessica Rose, Susan Sienko, Elaine Stashinko, Laura Vogtle, Robin Feldman, James I. Koenig

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésCerebral palsyMedicineStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationPediatricsPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,332
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,184 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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