Consensus Recommendations for Standardized Data Elements, Scales, and Time Segmentations in Studies of Human Circadian/Diurnal Biology and Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence indicates that circadian and diurnal rhythms robustly influence stroke onset, mechanism, progression, recovery, and response to therapy in human patients. Pioneering initial investigations yielded important insights but were often single-center series, used basic imaging approaches, and used conflicting definitions of key data elements, including what constitutes daytime versus nighttime. Contemporary methodologic advances in human neurovascular investigation have the potential to substantially increase understanding, including the use of large multicenter and national data registries, detailed clinical trial data sets, analysis guided by individual patient chronotype, and multimodal computed tomographic and magnetic resonance imaging. To fully harness the power of these approaches to enhance pathophysiologic knowledge, an important foundational step is to develop standardized definitions and coding guides for data collection, permitting rapid aggregation of data acquired in different studies, and ensuring a common framework for analysis. To meet this need, the Leducq Consortium International pour la Recherche Circadienne sur l'AVC (CIRCA) convened a Consensus Statement Working Group of leading international researchers in cerebrovascular and circadian/diurnal biology. Using an iterative, mixed-methods process, the working group developed 79 data standards, including 48 common data elements (23 new and 25 modified/unmodified from existing common data elements), 14 intervals for time-anchored analyses of different granularity, and 7 formal, validated scales. This portfolio of standardized data structures is now available to assist researchers in the design, implementation, aggregation, and interpretation of clinical, imaging, and population research related to the influence of human circadian/diurnal biology upon ischemic and hemorrhagic stroke.
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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 | 0,585 | 0,695 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,031 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,010 |
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 ».