Authors' Responses to Peer Review of “Machine Learning and Medication Adherence: Scoping Review”
Notice bibliographique
Résumé
This paper [2] covers a very interesting area on the use of machine learning for assessment of medication adherence, yet in its current version, it does not add a lot to the field.It is a pity, as it seems that the authors performed their review well.However, the presentation of the results is not acceptable. Major Comments1.It creates a lot of confusion that the authors use "adherence" instead of "compliance."In fact, these two are equivalent terms, of which adherence is preferred and compliance is a bit old-fashioned.The authors need to define the major concept they use, and these two need to be carefully checked against available literature and the ABC taxonomy.Response: Definition explained under the updated Methods Eligibility Criteria section.This taxonomy defines medication adherence as "The process by which patients take their medications as prescribed, composed of initiation, implementation and discontinuation" [3]. 2. The Abstract provides no numeric data; even the number of identified publications is missing.Similarly, the conclusions of the Abstract are inconclusive.Response: This point is addressed mostly in the updated Abstract and the updated Discussion/Conclusions section.3. The authors mentioned previous reviews in this area, yet they did not make it clear what was different about their own work.What exactly was missing in the previous reviews that turned them toward this new exercise?Response: This is addressed under Introduction, paragraphs three and four.4. Publication selection for review: What were the criteria used to identify acceptable papers in the full-text review?What was the reason for screening a sample of 20 papers first?Response: Updated the eligibility criteria and selection of sources of evidence sections to address this issue.5. "Medication adherence activities" is not a term used in the literature to describe interventions aimed at assessment or modification of medication adherence.Please use another term that is used in the existing literature.Response: I have determined that the creation of a new term is not necessary to explain my ideas in this part of the paper.I have changed medication adherence activities to verbs related to medication adherence.In this way, I can explain my idea without introducing new terminology that is potentially confusing for the reader.The changes are located in the analysis of natural categories paragraph and throughout the manuscript.
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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 | 0,113 | 0,589 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,024 |
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 ».