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Enregistrement W4294243109 · doi:10.23889/ijpds.v7i1.1690

Laying the Foundation for Real-World Evidence Studies of Psoriatic Disease in Newfoundland and Labrador

2022· article· en· W4294243109 sur OpenAlexaffabout
Winifred Badaiki, Evelyn Pyper, Kendra Lester, Janelle Skeard, Michelle Penney, Janey Shin, Brenda Fisher, Huong Hew, Susanne Gulliver, Wayne Gulliver, Proton Rahman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipPsychological interventionFoundation (evidence)BusinessDiseaseMedicineEnvironmental planningKnowledge managementGeographyNursingComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Janssen and Newfoundland and Labrador Health Innovation Partnership (JANL-HIP) was established to carry out Real-World Evidence (RWE) projects to generate evidence about disease pathways, healthcare delivery, the effects of clinical interventions. Doing so will support and influence clinical decision-making in Newfoundland and Labrador (NL). This case study describes the foundational elements necessary for a real-world evidence generation project in NL and may provide learning for the effective execution of real-world studies in other jurisdictions. It uses an ongoing project in psoriatic disease in NL to illustrate the partnership and the benefits of RWE studies. Ultimately, the JANL-HIP RWE project aims to inform decisions that will drive improvements in health outcomes, system delivery, and policy mutually beneficial to health ecosystem stakeholders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,528
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,076 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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