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Enregistrement W4396767592 · doi:10.1016/j.imr.2024.101047

Open science practices in traditional, complementary, and integrative medicine research: A path to enhanced transparency and collaboration

2024· article· en· W4396767592 sur OpenAlexaff
Jeremy Y. Ng, L. Susan Wieland, Myeong Soo Lee, Jianping Liu, Claudia M. Witt, David Moher, Holger Cramer

Notice bibliographique

RevueIntegrative Medicine Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institutes of Health
Mots-clésTransformative learningOpen scienceTransparency (behavior)Context (archaeology)Data sharingKnowledge managementOpen dataEngineering ethicsHealth carePublic relationsPolitical scienceComputer scienceSociologyMedicineEngineeringWorld Wide WebAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This educational article explores the convergence of open science practices and traditional, complementary, and integrative medicine (TCIM), shedding light on the potential benefits and challenges of open science for the development, dissemination, and implementation of evidence-based TCIM. We emphasize the transformative shift in medical science towards open and collaborative practices, highlighting the limited application of open science in TCIM research despite its growing acceptance among patients. We define open science practices and discuss those that are applicable to TCIM, including: study registration; reporting guidelines; data, code and material sharing; preprinting; publishing open access; and reproducibility/replication studies. We explore the benefits of open science in TCIM, spanning improved research quality, increased public trust, accelerated innovation, and enhanced evidence-based decision-making. We also acknowledge challenges such as data privacy concerns, limited resources, and resistance to cultural change. We propose strategies to overcome these challenges, including ethical guidelines, education programs, funding advocacy, interdisciplinary dialogue, and patient engagement. Looking to the future, we envision the maturation of open science in TCIM, the development of TCIM-specific guidelines for open science practices, advancements in data sharing platforms, the integration of open data and artificial intelligence in TCIM research, and changes in the context of policy and regulation. We foresee a future where open science in TCIM leads to a better evidence base, informed decision-making, interdisciplinary collaboration, and transformative impacts on healthcare and research methodologies, highlighting the promising synergy between open science and TCIM for holistic, evidence-based healthcare solutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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)0,517
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,486
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5170,486
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0150,129
Communication savante0,0450,064
Science ouverte0,0080,072
Intégrité de la recherche0,0240,046
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,596
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,023 · 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'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations29
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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