Implementation strategies for high impact nephrology trials: the end of the trial is just the beginning
Notice bibliographique
Résumé
There remains wide variation in treatment patterns and outcomes for kidney patients, and nephrology continues to lag behind other medical specialties in the number and quality of randomized controlled trials (RCTs).1 As currently conducted, RCTs require substantial investment in time and resources with enormous effort poured into trial design, funding, partnerships, data acquisition, analysis, and publications. Less attention is paid to activities to maximize practice and policy impact, and evaluation of evidence uptake commonly occurs only through the narrow lens of output metrics in peer-reviewed literature.
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 | 0,822 | 0,895 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,041 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,013 |
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 ».