MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392294166 · doi:10.1038/s41591-024-02827-9

Recommendations to address respondent burden associated with patient-reported outcome assessment

2024· article· en· W4392294166 sur OpenAlexafffund
Olalekan Lee Aiyegbusi, Samantha Cruz Rivera, Jessica Roydhouse, Paul Kamudoni, Yvonne Alder, Nicola Anderson, R. Mitchell Baldwin, Vishal Bhatnagar, Jennifer Black, Andrew Bottomley, Michael Brundage, David Cella, Philip Collis, Elin-Haf Davies, Alastair K. Denniston, Fabio Efficace, Adrian Gardner, Ari Gnanasakthy, Robert Golub, Sarah Hughes, Flic Jeyes, Scottie Kern, Bellinda L. King‐Kallimanis, Antony P. Martin, Christel McMullan, Rebecca Mercieca‐Bebber, João Monteiro, John Devin Peipert, Juan Carlos Quijano-Campos, Chantal Quinten, Khadija Rantell, Antoine Regnault, Maxime Sasseville, Liv Marit Valen Schougaard, Roya Sherafat‐Kazemzadeh, Claire Snyder, Angela M. Stover, Rav Verdi, Roger Wilson, Melanie Calvert

Notice bibliographique

RevueNature Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensQueen's UniversityHealth Canada
Organismes subventionnairesDaiichi Sankyo EuropeUCB PharmaNational Institute for Health Research Applied Research Collaboration WestMacmillan Cancer SupportUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterAstraZenecaEuropean CommissionGenentechFaculty of Medicine and Health, University of SydneyU.S. Food and Drug AdministrationBarts Health NHS TrustHealth CanadaAstellas PharmaQueen's UniversityUniversity of SydneyAston UniversityEuropean Regional Development FundMerck KGaAECOG-ACRIN Cancer Research GroupJohns Hopkins UniversityFeinberg School of MedicineLUNGevity FoundationAnthony NolanNational Institutes of HealthMenzies Institute for Medical ResearchUniversity Hospitals Birmingham NHS Foundation TrustSarcoma UKNational Institute for Health and Care ResearchQueen Mary University of LondonBirmingham Biomedical Research CentrePfizerUniversity of TasmaniaNorthwestern UniversityPatient-Centered Outcomes Research InstituteIncyteVeloxis PharmaceuticalsBrown UniversityEuroQol Research FoundationAmerican College of Radiology Imaging NetworkNational Cancer InstituteGilead SciencesSurgical Reconstruction and Microbiology Research CentreUK Research and InnovationBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyNational Health and Medical Research CouncilAmgenSeagen
Mots-clésRespondentMedicineOutcome (game theory)Patient-reported outcomePolitical scienceNursingQuality of life (healthcare)

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 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)0,393
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,695
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3930,695
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0160,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,005

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,390 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations116
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueNature MedicineMême sujetDelphi Technique in ResearchTravaux en français237 207