Collaborative multicenter trials in Latin America: challenges and opportunities in orthopedic and trauma surgery
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT AND OBJECTIVE Orthopedic research agendas should be considered from a worldwide perspective. Efforts should be planned as the means for obtaining evidence that is valid for health promotion with global outreach. DESIGN AND SETTING Exploratory study conducted at Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), São Paulo, Brazil, and McMaster University, Hamilton, Canada. METHODS We identified and analyzed collaborative and multicenter research in Latin America, taking into account American and Canadian efforts as the reference points. We explored aspects of the data available from official sources and used data from traffic accidents as a model for discussing collaborative research in these countries. RESULTS The evaluation showed that the proportion of collaborative and multicenter studies in our setting is small. A brief analysis showed that the death rate due to traffic accidents is very high. Thus, it seems clear to us that initiatives involving collaborative studies are important for defining and better understanding the patterns of injuries resulting from orthopedic trauma and the forms of treatment. Orthopedic research may be an important tool for bringing together orthopedic surgeons, researchers and medical societies for joint action. CONCLUSIONS We have indicated some practical guidelines for initiatives in collaborative research and have proposed some solutions with a summarized plan of action for conducting evidence-based research involving orthopedic trauma.
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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 | 0,290 | 0,566 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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.
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 ».