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Enregistrement W3034204205 · doi:10.2196/12813

Profiling Clinical Research Activity at an Academic Medical Center by Using Institutional Databases: Content Analysis

2020· article· en· W3034204205 sur OpenAlexfundvenueno aff
Aisha T. Langford, Rachel Thornton, Kira J. Nightingale, Simona C. Kwon, Deborah Chavis‐Keeling, Nathan Link, Bruce N. Cronstein, Judith S. Hochman, Howard Trachtman

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Center for Advancing Translational SciencesYork University
Mots-clésObservational studyMedicineDescriptive statisticsInstitutional review boardClinical researchInclusion (mineral)Family medicineResearch designProtocol (science)GerontologyPediatricsPsychologyAlternative medicinePathologySurgeryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is important to monitor the scope of clinical research of all types, to involve participants of all ages and subgroups in studies that are appropriate to their condition, and to ensure equal access and broad validity of the findings. OBJECTIVE: We conducted a review of clinical research performed at New York University with the following objectives: (1) to determine the utility of institutional administrative data to characterize clinical research activity; (2) to assess the inclusion of special populations; and (3) to determine if the type, initiation, and completion of the study differed by age. METHODS: Data for all studies that were institutional review board-approved between January 1, 2014, and November 2, 2016, were obtained from the research navigator system, which was launched in November 2013. One module provided details about the study protocol, and another module provided the characteristics of individual participants. Research studies were classified as observational or interventional. Descriptive statistics were used to assess the characteristics of clinical studies across the lifespan, by type, and over time. RESULTS: A total of 22%-24% of studies included children (minimum age <18 years) and 4%-5% focused exclusively on pediatrics. Similarly, 64%-72% of studies included older patients (maximum age >65 years) but only 5%-12% focused exclusively on geriatrics. Approximately 85% of the studies included both male and female participants. Of the remaining studies, those open only to girls or women were approximately 3 times as common as those confined to boys or men. A total of 56%-58% of projects focused on nonvulnerable patients. Among the special populations studied, children (12%-15%) were the most common. Noninterventional trial types included research on human data sets (24%), observational research (22%), survey research (16%), and biospecimen research (8%). The percentage of projects designed to test an intervention in a vulnerable population increased from 17% in 2014 to 21% in 2015. CONCLUSIONS: Pediatric participants were the special population that was most often studied based on the number of registered projects that included children and adolescents. However, they were much less likely to be successfully enrolled in research studies compared with adults older than 65 years. Only 20% of the studies were interventional, and 20%-35% of participants in this category were from vulnerable populations. More studies are exclusively devoted to women's health issues compared with men's health issues.

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)0,149
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,313
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1490,313
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0550,073
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,873
Tête enseignante GPT0,678
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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