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Enregistrement W4403401587 · doi:10.1038/s41591-024-03273-3

How to make cardiology clinical trials more inclusive

2024· review· en· W4403401587 sur OpenAlexaff
Faı̈ez Zannad, Otávio Berwanger, Stefano Corda, Martín Cowie, Habib Gamra, C. Michael Gibson, Alexandra Gonçalves, Thomas Hucko, Kamlesh Khunti, Maciej Kostrubiec, Bettina J. Kraus, Cecilia Linde, Thomas F. Lüscher, Marion Mafham, Richard Mindham, Rebecca Ortega, Eva Prescott, Lehana Thabane, Clyde W. Yancy, André Ziegler, Harriette G.C. Van Spall

Notice bibliographique

RevueNature Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialMedicineInternal medicineCardiologyMEDLINEIntensive care medicineBiology

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,138
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,153
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1380,153
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,692
Tête enseignante GPT0,646
Écart entre enseignants0,046 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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