The Rare Knowledge Mining Methodological Framework for the Development of Practice Guidelines and Knowledge Translation Tools for Rare Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Rare diseases bring on a heavy health, social and economic burden that impacts patients' lives and puts pressure on the healthcare system. Furthermore, they are often associated with limited published studies to inform multidisciplinary clinical practice thus limiting evidence-based practice. Moreover, the development of knowledge translation products including clinical care guidelines are often very challenging based on the current available methodological frameworks relying mostly on critical appraisal of the published research evidence where randomized clinical trial design is considered as the gold standard. To overcome this barrier, we proposed the Rare Knowledge Mining Methodological Framework (RKMMF). The RKMMF is one possible answer to improve the development of knowledge translation products for rare diseases. This framework includes other sources of evidence including registry information and qualitative studies and the involvement of expert patients. This article documents the RKMMF structure and its application is exemplified through knowledge translation products developed for a neuromuscular population.
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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 | 0,312 | 0,391 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
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 ».