The Canadian Pediatric Cardiology Research Network: A Model National Data-Sharing Organization to Facilitate the Study of Pediatric Heart Diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Common hurdles to pediatric cardiology research include the heterogeneity and relative rarity of specific cardiac malformations, the potential for effect of residual lesions occurring decades after repair, and the scarcity of objective and easily measurable outcomes such as death and transplantation. METHODS: To help meet these challenges, the Canadian Pediatric Cardiology Research Network (CPCRN) was founded by the Canadian Pediatric Cardiology Association to link Canadian academic institutions to promote and facilitate multicollaborations for the benefit of pediatric and congenital cardiology research. The overarching goal of the CPCRN is to build a national framework that harnesses the strong desire for collaboration within the pediatric cardiology community and to identify solutions to barriers that impede multicentre partnerships. RESULTS: In this report, the authors describe the approach and the components of the CPCRN. Specifically, we detail the rolling out of a pan-Canadian master agreement that covers current and future studies, the systematic banking of all project data, and the mechanisms developed to facilitate secondary use of data. CONCLUSIONS: This experience could help guide the formation of other national research groups, particularly those focused on congenital or rare diseases.
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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 | 0,103 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».