Towards Optimum Reporting of Pulmonary Effectiveness Databases and Outcomes (TORPEDO): identifying a core dataset for asthma and COPD studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose There remains a need for a standardized dataset for respiratory studies to accelerate data collection, improve research efficiency and aid the sharing, merging and comparison of datasets. This TORPEDO (Towards Optimum Reporting of Pulmonary Effectiveness Databases and Outcomes) project aimed to develop a checklist of optimum and minimum variables for asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) research. Methods A 3-phase modified Delphi survey was conducted: in phase 1, an expert panel generated a list of variables, in phase 2 a Delphi panel selected the minimum variables (>66% agreement) for any design and in phase 3 they were asked to select a minimum set for specific study designs. Results In phase 1 the expert panel (n=22) proposed 224 variables. In phase 2, voting by 64 participants resulted in consensus (>66% agreement) for 18 variables and partial agreement (50-66%) for 44 variables, following this, 5 technical variables (e.g. date of test) were removed. In phase 3, 34 members of the Delphi panel completed voting; consensus was reached for 13 variables for retrospective asthma studies and 34 for prospective asthma studies. For COPD, there were 16 variables for retrospective studies and 37 for prospective studies. Gender, asthma/COPD exacerbations and patient-reported outcomes were the only variables with 100% agreement for both asthma and COPD studies. Conclusion The proposed list of minimally required variables will allow the assessment of current data sources for their utility in asthma and COPD studies, facilitate the merging of datasets, aid standardization of data collection and improve research efficiency.
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 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 | 0,719 | 0,704 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,018 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».