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Enregistrement W2980912419 · doi:10.12927/hcpol.2019.25942

Creating Clinical Cohorts: Challenges Encountered in Two Canadian Provinces

2019· article· en· W2980912419 sur OpenAlexaffvenueabout
Esther S. Shoemaker, Clare Liddy, Leigh M. McClarty, Shabnam Asghari, Jillian Hurd, Sean B. Rourke, Souradet Y. Shaw, Christine Bibeau, Ron Rosenes, Philip Lundrigan, Lois M. Crowe, Laurie Ireland, Carla Loeppky, Claire Kendall

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueData Analysis and Archiving
Établissements canadiensNine Circles Community Health CentreGovernment of ManitobaSt. Michael's HospitalUniversity of ManitobaBruyèreMemorial University of NewfoundlandManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)Linkage (software)Health carePublic healthData collectionHealthcare systemPolitical scienceEconomic growthPublic relationsMedicineFamily medicineNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2013, the Living with HIV (LHIV) Innovation team established clinical cohorts of people living with HIV in Manitoba and Newfoundland and Labrador, and they linked the data to provincial health administrative databases.Access to these data enabled researchers to conduct studies across provincial borders; contribute to a national dialogue on HIV health system performance; and give recommendations for evidence-based healthcare, health policy and public health.However, research funding is episodic; maintaining cohorts requires stable funding.We support the establishment of a cross-jurisdictional approach to facilitate streamlined data collection and linkage without interruption and to allow for meaningful analysis in order to inform national policies. RésuméEn 2013, l'équipe d'innovation Vivre avec le VIH constituait des cohortes cliniques de personnes vivant avec le VIH au Manitoba et à Terre-Neuve-et-Labrador. L'équipe a couplé ses données aux bases de données administratives provinciales.L' accès à ces données a permis aux chercheurs de mener des études transprovinciales, de contribuer au dialogue national sur le rendement du système de santé quant au VIH et de formuler des recommandations pour des politiques de santé, des soins et des mesures de santé publique éclairés par les données probantes.Toutefois, le financement de la recherche est sporadique, alors que la continuité d' une cohorte dépend de la stabilité du financement.Nous appuyons la mise en place d' une approche pangouvernementale afin de simplifier la cueillette et le couplage des données sans interruption et de permettre des analyses approfondies pour éclairer les politiques nationales.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0360,005
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0080,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,386 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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