MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3144134537 · doi:10.47912/jscdm.29

Electronic Data Capture-Selecting an EDC System

2020· article· en· W3144134537 sur OpenAlexaff
Maxine Pestronk, Derek Johnson, Muthamma Muthanna, Olivia Montaño, Denise Redkar-Brown, Ralph Russo, Shweta Kerkar, David Eade

Notice bibliographique

RevueJournal of the Society for Clinical Data Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaInflamax Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic data captureComputer scienceProcess (computing)Process managementSelection (genetic algorithm)Key (lock)Automatic identification and data captureSoftwareElectronic dataSystems engineeringSoftware engineeringData collectionDatabaseEngineeringComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Web-based Electronic data capture (EDC) has become the preferred method for capture of key-entered data in clinical studies. This chapter reviews the considerations for selecting an EDC system including evaluation of systems and vendors, user requirements, an process change, as well as initial implementation of systems within organizations. The goal of system selection is to assure that organizational needs are identified and documented and ultimately that the desired functionality is available and appropriately supports clinical studies conducted by the organization. Multiple roles on study teams use the EDC system and should be involved in software selection and initial implementation.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,021

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 Opus0,372
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,045 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Society for Clinical Data ManagementMême sujetBig Data and Business IntelligenceTravaux en français237 207