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Enregistrement W4313361678 · doi:10.3171/2022.10.jns22753

Establishing ranked priorities for future hydrocephalus research

2022· article· en· W4313361678 sur OpenAlexaff
Noriana E. Jakopin, Elliot Myong, Trish Bogucki, Diana D. Gray, Paul Gross, J. Gordon McComb, Chevis N. Shannon, Mandeep S. Tamber, Maiko Toyama, Tessa Van der Willigen, Amirmehdi Yazdani, Mark G. Hamilton, Jenna E. Koschnitzky

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrioritizationHydrocephalusMedicineAllianceProcess managementPolitical scienceSurgeryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this initiative was to develop a ranked list of hydrocephalus research priorities as determined by the hydrocephalus patient community in conjunction with the healthcare and scientific community. METHODS: Using the validated methodology published by the James Lind Alliance (JLA), the Hydrocephalus Association (HA) administered two surveys and hosted a final prioritization workshop. Survey One solicited open-ended responses from the community. From these responses, a long list of priority statements was developed. This list was then consolidated into a short list of research priority statements, which, after a nonsystematic literature review, were verified as being research uncertainties. Survey Two asked the community members to select their top 10 priorities from the short list. The final prioritization leading to a final ranked top 20 list of hydrocephalus research priorities took place at a virtual workshop led by a team of trained facilitators, by means of an iterative process of consensus building. RESULTS: From Survey One, 3703 responses from 890 respondents were collected, leading to a long list of 146 priority statements. The consolidated short list contained 49 research priority statements, all of which were verified as uncertainties in hydrocephalus research. From an analysis of Survey Two responses, the top 21 research priority statements were determined. A consensus on these statements was reached at the virtual workshop, leading to a final ranked top 20 list of hydrocephalus research priorities, within which needs were apparent in several areas: development of noninvasive and/or one-time therapies, reduction of the burden of current treatments, improvement of the screening and diagnosis of hydrocephalus, improved quality of life, and improved access to care. CONCLUSIONS: By gathering extensive input from the hydrocephalus community and using an iterative process of consensus building, a ranked list of the top 20 hydrocephalus research priorities was developed. The HA will use this ranked list to guide future research programs and encourages the healthcare and scientific community to do the same.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0150,007
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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