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Enregistrement W3099674185 · doi:10.1002/med.21749

Optimizing clinical research procedures in public health emergencies

2020· review· en· W3099674185 sur OpenAlexaff
Ainhoa Madariaga, Lawrence Kasherman, Katherine Karakasis, Pamela Degendorfer, Ann Heesters, Wei Xu, Shahid Husain, Amit M. Oza

Notice bibliographique

RevueMedicinal Research Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthPandemicClinical trialMedicineHealth careBridge (graph theory)DiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceNursingInfectious disease (medical specialty)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public Health Emergencies of International Concern, such as the coronavirus disease 2019 pandemic, have a devastating impact on an individual and societal level, and there is an urgent need to learn, understand and bridge the therapeutic gap at a time of extreme stress on the patient, health care systems and staff. Well-designed, controlled clinical trials play a crucial role in the discovery of novel diagnostic and management strategies; however, these catastrophic circumstances pose unique challenges in initiating research studies at institutional, national, and international levels, highlighting the importance of a coordinated, collaborative approach. This review discusses key elements necessary to consider for developing clinical trials within a Public Health Emergency setting.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,937
Tête enseignante GPT0,761
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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