General Session 11: Clinial Trials/Respiratory
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) initiated development of spinal cord injury (SCI)-specific common data elements (CDE) as part of a project to develop data standards for funded clinical research in all fields of neuroscience.By developing these data standards for clinical research, the NINDS Spinal Cord Injury (SCI) CDE initiative strives to increase the efficiency and effectiveness of clinical research studies, increase data quality, facilitate data sharing, and help educate new clinical investigators.Design/Method: Working groups (WG) consisting of diverse experts are meeting regularly to develop a set of SCI-specific CDEs, selecting among, refining, and adding to existing, field-tested data elements from national registries and funded trials and studies.The composition of each WG includes clinical research experts in each disease area.Results: The first iteration of the NINDS SCI-specific CDEs will span 8 domains: (1) demographics, (2) care history/comorbidity, (3) functional, (4) electrodiagnostics, (5) participation/quality of life, (6) pain, (7) imaging, and (8) neurological.A CDE website provides uniform names and structures for each element, a data dictionary, and template case report forms using the CDEs.The latest information to be provided at this meeting will include the draft set of recommendations with examples of how the SCI CDEs may be used by a research study, demonstrations of navigating the NINDS CDE website and selecting SCI CDEs from it, and an explanation of how to submit feedback on the CDEs.Conclusion: The NINDS encourages involvement from the neurological clinical research community in this undertaking.The CDEs proposed for public review will be presented.The CDEs are an evolving resource with periodic reviews and updates based on feedback from the community and changes to the clinical research landscape.
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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 | 0,046 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,353 | 0,169 |
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 ».