Lessons learned in the use of clinical registry data in a multi-centre prospective study: the Pediatric Heart Network Residual Lesion Score Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using existing data from clinical registries to support clinical trials and other prospective studies has the potential to improve research efficiency. However, little has been reported about staff experiences and lessons learned from implementation of this method in pediatric cardiology. OBJECTIVES: We describe the process of using existing registry data in the Pediatric Heart Network Residual Lesion Score Study, report stakeholders' perspectives, and provide recommendations to guide future studies using this methodology. METHODS: The Residual Lesion Score Study, a 17-site prospective, observational study, piloted the use of existing local surgical registry data (collected for submission to the Society of Thoracic Surgeons-Congenital Heart Surgery Database) to supplement manual data collection. A survey regarding processes and perceptions was administered to study site and data coordinating center staff. RESULTS: Survey response rate was 98% (54/55). Overall, 57% perceived that using registry data saved research staff time in the current study, and 74% perceived that it would save time in future studies; 55% noted significant upfront time in developing a methodology for extracting registry data. Survey recommendations included simplifying data extraction processes and tailoring to the needs of the study, understanding registry characteristics to maximise data quality and security, and involving all stakeholders in design and implementation processes. CONCLUSIONS: Use of existing registry data was perceived to save time and promote efficiency. Consideration must be given to the upfront investment of time and resources needed. Ongoing efforts focussed on automating and centralising data management may aid in further optimising this methodology for future studies.
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 | 0,588 | 0,624 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».