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Enregistrement W2914990971 · doi:10.3899/jrheum.181094

Consensus Building in OMERACT: Recommendations for Use of the Delphi for Core Outcome Set Development

2019· article· en· W2914990971 sur OpenAlexaffvenue
Susan Humphrey‐Murto, Richard Crew, Beverley Shea, Susan J. Bartlett, Lyn March, Peter Tugwell, Lara Maxwell, Dorcas Beaton, Shawna Grosskleg, Maarten de Wit

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistDelphi methodDelphiMedicineOutcome (game theory)Set (abstract data type)Medical educationMedical physicsPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Developing international consensus on outcome measures for clinical trials is challenging. The following paper will review consensus building in Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT), with a focus on the Delphi. METHODS: Based on the literature and feedback from delegates at OMERACT 2018, a set of recommendations is provided in the form of the OMERACT Delphi Consensus Checklist. RESULTS: The OMERACT delegates generally supported the use of the checklist as a guide. The checklist provides guidance for clearly outlining the multiple aspects of the Delphi process. CONCLUSION: OMERACT is deeply committed to consensus building and these recommendations should be considered a work in progress.

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)0,704
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,753
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7040,753
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,011
Bibliométrie0,0180,016
Études des sciences et des technologies0,0090,016
Communication savante0,0150,018
Science ouverte0,0100,025
Intégrité de la recherche0,0100,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,392
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,112 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations42
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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