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Enregistrement W4321439209 · doi:10.1016/j.jaac.2023.01.016

Study Preregistration: Measuring What Matters: Development and Dissemination of a Core Outcome Set for Pediatric Anxiety Disorders Clinical Trials

2023· article· en· W4321439209 sur OpenAlexafffund
Suneeta Monga, Riddhi Desai, Samantha J. Anthony, Paul Arnold, Alexa Bagnell, Boris Birmaher, Leslie Anne Campbell, Rachel Churchill, Kristin Cleverley, Darren Courtney, Gina Dimitropoulos, Sarah Hetrick, Karolin Rose Krause, Lidwine B. Mokkink, Scott B. Patten, Megan Patton, Matthew Prebeg, Beth K. Potter, Erin Romanchych, Jai Shah, Maureen Smith, Saran Stewart, Péter Szatmári, Andrea C. Tricco, Peter Tugwell, John T. Walkup, Vivian Welch, Bonnie T. Zima, Nancy J. Butcher, Martin Offringa

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensBruyèreMcGill UniversityUniversity of OttawaCentre for Addiction and Mental HealthIzaak Walton Killam Health CentreDouglas Mental Health University InstituteUniversity of CalgaryDalhousie UniversityUniversity of TorontoSickKids FoundationUniversity of British ColumbiaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesNational Institute of Mental HealthHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoAlberta Children's Hospital FoundationResearch Nova ScotiaGovernment of OntarioChildren's Hospital FoundationUltragenyx PharmaceuticalNational Institutes of HealthFaculty of Medicine, University of British ColumbiaBritish Columbia Centre for Disease ControlCentre for Addiction and Mental HealthVitafloGordon and Betty Moore FoundationBC Children's HospitalTourette Association of AmericaNational Institute on Drug AbuseCundill Centre for Child and Youth DepressionMinistry of Health, New ZealandInternational OCD FoundationTD Bank
Mots-clésMental healthClinical trialAnxietyStandardizationOutcome (game theory)MedicineAlliancePsychiatryMEDLINEClinical psychologyPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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