RE-CODE DCM ( <i>RE</i> search Objectives and <i>C</i> ommon <i>D</i> ata <i>E</i> lements for <i>D</i> egenerative <i>C</i> ervical <i>M</i> yelopathy): A Consensus Process to Improve Research Efficiency in DCM, Through Establishment of a Standardized Dataset for Clinical Research and the Definition of the Research Priorities
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Mixed-method consensus process. OBJECTIVES: yelopathy) aims to improve efficient use of health care resources within the field of DCM by using a multi-stakeholder partnership to define the DCM research priorities, to develop a minimum dataset for DCM clinical studies, and confirm a definition of DCM. METHODS: This requires a multi-stakeholder partnership and multiple parallel consensus development processes. It will be conducted via 4 phases, adhering to the guidance set out by the COMET (Core Outcomes in Effectiveness Trials) and JLA (James Lind Alliance) initiatives. Phase 1 will consist of preliminary work to inform online Delphi processes (Phase 2) and a consensus meeting (Phase 3). Following the findings of the consensus meeting, a synthesis of relevant measurement instruments will be compiled and assessed as per the COSMIN (Consensus-based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments) criteria, to allow recommendations to be made on how to measure agreed data points. Phase 4 will monitor and promote the use of eventual recommendations. CONCLUSIONS: RECODE-DCM sets out to establish for the first time an index term, minimum dataset, and research priorities together. Our aim is to reduce waste of health care resources in the future by using patient priorities to inform the scope of future DCM research activities. The consistent use of a standard dataset in DCM clinical studies, audit, and clinical surveillance will facilitate pooled analysis of future data and, ultimately, a deeper understanding of DCM.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,111 | 0,366 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,127 | 0,076 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».