Versorgungsnahe Daten zur Evaluation von Interventionseffekten: Teil 2 des Manuals
Notice bibliographique
Résumé
The evaluation of intervention effects is an important domain of health services research. The ad hoc commission for the use of routine practice data of the German Network for Health Services Research (DNVF) therefore provides this second part of its manual focusing on the use of routine practice data for the evaluation of intervention effects. First, we discuss definition issues and the importance of contextual factors. Subsequently, general requirements for planning, data collection and analysis as well as concrete examples for the evaluation of intervention effects for the 3 fields of application regarding pharmacotherapy, nonpharmaceutical interventions as well as complex interventions are elaborated. We consider scenarios in which no information from randomized controlled trials (RCTs) comparing the two groups directly is yet available or in which RCTs are already available but an extension of the research question is required. In all examples either with or without randomization, the first and foremost question is always whether the data source is suitable for the specific research question. Most of the examples chosen are from oncology trials, because the necessary data are already available for Germany, at least in some form. Finally, the manual discusses possible challenges for future use of these data.
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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 | 0,027 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,056 |
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 ».