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Enregistrement W2801403267 · doi:10.1089/neu.2018.5643

National Institute of Neurological Disorders and Stroke and Department of Defense Sport-Related Concussion Common Data Elements Version 1.0 Recommendations

2018· article· en· W2801403267 sur OpenAlexaff
Steven P. Broglio, Anthony P. Kontos, Harvey S. Levin, Kathryn Schneider, Elisabeth A. Wilde, Robert C. Cantu, Nina Feddermann‐Demont, Gordon Fuller, Isabelle Gagnon, Gérard A. Gioia, Christopher C. Giza, Grace S. Griesbach, John J. Leddy, Michael L. Lipton, Andrew R. Mayer, Thomas W. McAllister, Michael McCrea, Lara B. McKenzie, Margot Putukian, Stefano Signoretti, Stacy J. Suskauer, Robert F. Tamburro, Michael S. Turner, Keith Owen Yeates, Roger Zemek, Sherita Alai, Joy Esterlitz, Katelyn Gay, Patrick S.F. Bellgowan, Kristen Joseph

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurotrauma · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensTraffic Injury Research FoundationChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of CalgaryMcGill UniversityMontreal Children's HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésConcussionStroke (engine)Traumatic brain injuryMedicinePhysical medicine and rehabilitationInjury preventionPoison controlPhysical therapyMedical emergencyPsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through a partnership with the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS), National Institutes of Health, and Department of Defense, the development of Sport-Related Concussion (SRC) Common Data Elements (CDEs) was initiated. The aim of this collaboration was to increase the efficiency and effectiveness of clinical research studies and clinical treatment outcomes, increase data quality, facilitate data sharing across studies, reduce study start-up time, more effectively aggregate information into metadata results, and educate new clinical investigators. The SRC CDE Working Group consisted of 32 worldwide experts in concussion from varied fields of related expertise divided into three Subgroups: Acute (<72 h post-concussion), Subacute (3 days-3 months post-concussion) and Persistent/Chronic (>3 months post-concussion). To develop CDEs, the Subgroups reviewed various domains, then selected from, refined, and added to existing CDEs, case report forms and field-tested data elements from national registries and funded research studies. Recommendations were posted to the NINDS CDE Website for Public Review from February 2017 to April 2017. Following an internal Working Group review of recommendations, along with consideration of comments received from the Public Review period, the first iteration (Version 1.0) of the NINDS SRC CDEs was completed in June 2017. The recommendations include Core and Supplemental-Highly Recommended CDEs for cognitive data elements and symptom checklists, as well as other outcomes and end-points (e.g., vestibular, oculomotor, balance, anxiety, depression), and sample case report forms (e.g., injury reporting, demographics, concussion history) for domains typically included in clinical research studies. The NINDS SRC CDEs and supporting documents are publicly available on the NINDS CDE website www.commondataelements.ninds.nih.gov . Widespread use of CDEs by researchers and clinicians will facilitate consistent SRC clinical research and trial design, data sharing, and metadata retrospective analysis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations109
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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