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Enregistrement W2911982698 · doi:10.1503/cmaj.180841

Using electronic health records for clinical trials: Where do we stand and where can we go?

2019· article· en· W2911982698 sur OpenAlexvenueno aff
Kimberly A. Mc Cord, Lars G. Hemkens

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth recordsElectronic health recordComputer scienceKey (lock)Data scienceHealth dataWorld Wide WebData miningHealth careComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

See related article at [www.cmajopen.ca/lookup/doi/10.9778/cmajo.20180096][1] KEY POINTS Increasing interest in use of routinely collected data for research has been paralleled by a rising interest in using electronic health record (EHR) data for health research, as such records have become more

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)0,298
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,628
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2980,628
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0100,015
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0260,043
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0220,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,018

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,356 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations90
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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