How to conduct an individual participant data meta-analysis in response to an emerging pathogen: Lessons learned from Zika and COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sharing, harmonizing, and analyzing participant-level data is of central importance in the rapid research response to emerging pathogens. Individual participant data meta-analyses (IPD-MAs), which synthesize participant-level data from related primary studies, have several advantages over pooling study-level effect estimates in a traditional meta-analysis. IPD-MAs enable researchers to more effectively separate spurious heterogeneity related to differences in measurement from clinically relevant heterogeneity from differences in underlying risk or distribution of factors that modify disease progression. This tutorial describes the steps needed to conduct an IPD-MA of an emerging pathogen and how IPD-MAs of emerging pathogens differ from those of well-studied exposures and outcomes. We discuss key statistical issues, including participant- and study-level missingness and complex measurement error, and present recommendations. We review how IPD-MAs conducted during the COVID-19 response addressed these statistical challenges when harmonizing and analyzing participant-level data related to an emerging pathogen. The guidance presented here is based on lessons learned in our conduct of IPD-MAs in the research response to emerging pathogens, including Zika virus and COVID-19.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,725 | 0,709 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 découle