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Enregistrement W2884986837 · doi:10.1177/2397198318783926

An interim report of the Scleroderma Clinical Trials Consortium working groups

2018· article· en· W2884986837 sur OpenAlexaff
Murray Baron, Bashar Kahaleh, Elana J. Bernstein, Philip J. Clements, Christopher P. Denton, Robyn T. Domsic, Nava Ferdowsi, Ivan Foeldvari, Tracy Frech, Jessica Gordon, Marie Hudson, Sindhu R. Johnson, Dinesh Khanna, Zsuzsannah McMahan, Peter A. Merkel, Sonali Narain, Mandana Nikpour, John D Pauling, Laura Ross, Antonia Maria Valenzuela Vergara, Alessandra Vacca

Notice bibliographique

RevueJournal of Scleroderma and Related Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensToronto Western HospitalJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésInterimClinical trialScleroderma (fungus)MedicineInterim analysisPolitical scienceInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Scleroderma Clinical Trials Consortium (SCTC) represents many of the clinical researchers in the world who are interested in improving the efficiency of clinical trials in Systemic Sclerosis (SSc). The SCTC has established 11 working groups (WGs) to develop and validate better ways of measuring and recording multiple aspects of this heterogeneous disease. These include groups working on arthritis, disease damage, disease activity, cardiac disease, juvenile SSc, the gastrointestinal tract, vascular component, calcinosis, scleroderma renal crisis, interstitial lung disease, and skin measurement. Members of the SCTC may join any one or more of these groups. Some of the WGs have only recently started their work, some are nearing completion of their mandated tasks and others are in the midst of their projects. All these projects, which are described in this paper, will help to improve clinical trials and observational studies by improving or developing better, more sensitive ways of measuring various aspects of the disease. As Lord Kelvin stated, "To measure is to know. If you cannot measure it you cannot improve it." The SCTC is dedicated to improving the lives of patients with SSc and it is our hope that the contributions of the WGs will be one important step in this process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,376
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,248
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3760,248
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0260,009
Science ouverte0,0100,013
Intégrité de la recherche0,0290,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,016

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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