Notice bibliographique
Résumé
Many important questions in medical research are investigated based on observational data, including “real-world evidence” studies.1 In fact, the vast majority of published medical research relies on data obtained from observational studies.2 This has been acknowledged by the increasing interest, focus, and acceptance of these types of studies. Although observational studies do have obvious weaknesses in the study design (in particular, inference of causality), it seems that the medical research paradigm has changed during the past few years. Focus has shifted from the downsides of observational studies to recognizing that they are important complements to randomized controlled clinical trials (RCTs). While biologic disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARDs) have clinically proven efficacy in RCTs, results from RCTs may not be directly applicable to patients seen in a real-life setting, for example, because patients eligible for RCTs may have fewer comorbidities than those seen in daily practice. Multiple parallel cohort studies (one for each drug) may provide complementary information on … Address correspondence to Dr. L.E. Kristensen, The Parker Institute, Copenhagen University Hospital, Bispebjerg and Frederiksberg, Nordre Fasanvej 57, Road 8, Entrance 19, DK-2000 Frederiksberg, Copenhagen, Denmark. Email: lars.erik.kristensen{at}regionh.dk.
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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 | 0,047 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».