Editorial: Women in pharmacoepidemiology: 2021
Notice bibliographique
Résumé
This is the first Research Topic offering the opportunity to promote the work of women scientists at different stages of their careers, worldwide, and in all areas of pharmacoepidemiology.This Research Topic contains 11 studies led by women from different parts of the world, including five studies from Brazil, three from Canada, one from the United States, one from Switzerland and one from Romania.The work presented here highlights the diversity of research carried out across the breadth of pharmacoepidemiology research and presents advances in theory and methodology with applications to compelling problems.This current Research Topic includes studies related to chronic health conditions, including cardiovascular, renal, respiratory, and cancer diseases.An important theme present in this Research Topic is the use of real world data (RWD) to generate evidence for decision-making.RWD has gained significant attention in the field of research as it provides a valuable data source beyond traditional clinical trials and lab-based experiments.RWD can come from various sources, including but not limited to healthcare administrative data, hospitalization databases, electronic health databases, surveys, data from government agencies and others.Healthcare administrative data refers to the information collected and maintained by healthcare organizations, insurers, and government agencies for the purpose of managing, tracking, and reimbursing various aspects of healthcare services.An interesting scoping review (Bukhtiyarova et al.) was conducted to explore the current state of existing research according to the application of Artificial intelligence (AI) to healthcare administrative data, including those involving medications.The application of AI to healthcare administrative data is heterogeneous in terms of areas of interest and methods.One of the points highlighted by the authors is that AI can significantly improve research on the utilization of healthcare administrative data.This phenomenon can be explained by the accumulation of large volumes of this type of data, improved access to such databases for AI researchers, further development of AI methods, improved computational capacities, and increased funding of interdisciplinary projects.The authors found that many studies were focused on data from hospitals and emergency departments which can be explained by better accumulation of data by large hospitals that are often affiliated to
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,025 |
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 ».