A toolkit for the collection of thrombosis-related data elements in COVID-19 clinical studies
Notice bibliographique
Résumé
Thrombosis has emerged as an important complication of coronavirus disease 2019 (COVID-19), particularly among individuals with severe illness. However, the precise incidence of thrombotic events remains uncertain due to differences in study design, patient populations, outcome ascertainment, event definitions, and reporting. In an effort to overcome some of these challenges and promote standardized data collection and reporting in clinical studies, the American Society of Hematology Research Collaborative COVID-19 Non-Malignant Hematology Task Force, in collaboration with the International Society on Thrombosis and Haemostasis COVID-19 Task Force, developed sets of data elements in the following domains: venous thromboembolism, myocardial infarction, stroke/transient ischemic attack, peripheral arterial thrombosis, bleeding, laboratory investigations, and antithrombotic therapy. Data elements in each of these domains were developed with 3 levels of detail to facilitate their incorporation into studies evaluating a range of interventions and outcomes. Previously published data elements were included where possible. The use of standardized variables in a range of clinical studies can enhance the quality of data collection, create efficiency, enhance comparison of results across studies, and facilitate future pooling of data sets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».