Notice bibliographique
Résumé
A theme for this issue is data quality. Wehbi and colleagues 1 review the progress made in randomized clinical trials (RCTs) over the last few decades, particularly in prostate cancer. RCTs have increased, although they still represent a small minority of published studies. Encouragingly, almost 50% of the RCTs were led by urologists, and 7% of the RCTs worldwide were from Canada. The authors conclude with a plea for greater efforts to initiate and complete RCTs. This is laudable. The authors rightly emphasize that a randomization of patients reduces the confounding effects of selection bias. But, despite high hopes for specific initiatives, RCTs (more often than not) fail to answer the question which motivated the original trial. Biology is complex, and gives up its secrets reluctantly. Difficulties of trial design, implementation, patient and disease heterogeneity, changing epidemiology and evolving science confound the best of intentions. For example, the mother of all prostate trials, ERSPC, has not resolved the question of whether screening is warranted (although it has served to focus the discussion and clarify the issues). PLCO tried to answer the same question, but arguably the results have only confused matters. PCPT and REDUCE do not appear to have resolved the question of the preventive benefit of 5-ARIs. Randomized trials of androgen deprivation therapy have left many key questions unanswered about timing of therapy, combination therapy versus monotherapy, the importance of nadir testosterone, etc. The phenomenon, whereby a supposedly definitive trial mainly serves to raise more questions, can be observed in all urology subspecialities, and indeed throughout medicine.
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 | 0,712 | 0,879 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,033 |
| Communication savante | 0,032 | 0,063 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,012 |
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 ».