Setting the IMPACT (IMProve Access to Clinical Trial data) Observatory baseline
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
INTRODUCTION: The aim of the IMPACT (IMProving Access to Clinical Trial data) Observatory is to assess the transformation of clinical trials (CT) related to the evolution of sharing of CT data. The objective of this study is to establish a baseline for monitoring CT data sharing by the Observatory. MATERIALS AND METHODS: In this scoping review we searched for publications that address sharing, dissemination, transparency or reuse of CT data published prior to December 31st 2000. Two authors screened titles and abstracts of 1204 records received by Medline searches and added 47 publications from direct discovery. Four researchers extracted, coded, and analyzed the predefined information from 102 selected papers. RESULTS: We found a growing recognition of the importance of data sharing prior to 2001. However, there were numerous obstacles including the ambiguity of the concept of data sharing, the absence of specific terminology and the lack of an "open" culture. By the end of 2000, data, metadata, and evidence based medicine were defined. Data sharing, registries, databases and re-analyses of individual patient data (IPD) emerged. The use of systematic reviews and IPD meta-analysis in decision making was promoted. Most arguments for broader data sharing came from oncology, paediatrics, rare diseases, AIDS, pregnancy, perinatal medicine, and media reporting related scandals. CONCLUSIONS: Our findings indicate that the year 2000 could be used as a baseline for monitoring the evolution of CT data sharing as basic prerequisites were set in place, including greater understanding that CT data sharing is essential for decision making and the advancements of the Internet.
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.
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 | 0,067 | 0,398 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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