<i>Diabetes Care</i> Editors’ Expert Forum 2018: Managing Big Data for Diabetes Research and Care
Notice bibliographique
Résumé
Technological progress in the past half century has greatly increased our ability to collect, store, and transmit vast quantities of information, giving rise to the term “big data.” This term refers to very large data sets that can be analyzed to identify patterns, trends, and associations. In medicine—including diabetes care and research—big data come from three main sources: electronic medical records (EMRs), surveys and registries, and randomized controlled trials (RCTs). These systems have evolved in different ways, each with strengths and limitations. EMRs continuously accumulate information about patients and make it readily accessible but are limited by missing data or data that are not quality assured. Because EMRs vary in structure and management, comparisons of data between health systems may be difficult. Registries and surveys provide data that are consistently collected and representative of broad populations but are limited in scope and may be updated only intermittently. RCT databases excel in the specificity, completeness, and accuracy of their data, but rarely include a fully representative sample of the general population. Also, they are costly to build and seldom maintained after a trial’s end. To consider these issues, and the challenges and opportunities they present, the editors of Diabetes Care convened a group of experts in management of diabetes-related data on 21 June 2018, in conjunction with the American Diabetes Association’s 78th Scientific Sessions in Orlando, FL. This article summarizes the discussion and conclusions of that forum, offering a vision of benefits that might be realized from prospectively designed and unified data-management systems to support the collective needs of clinical, surveillance, and research activities related to diabetes.
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 | 0,038 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,028 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,019 |
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 ».