MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6944445724 · doi:10.17605/osf.io/ahwp4

Empirical investigation of resource use and costs of investigator-initiated randomized controlled trials in four countriesled

2021· article· en· W6944445724 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOSF Preprints (OSF Preprints) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialResource usePsychological interventionResource (disambiguation)Empirical researchCost–benefit analysisResource allocationScarcityBaseline (sea)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Randomized Controlled Trials (RCTs) are considered the gold standard to evaluate the safety and efficacy of treatments and interventions in clinical research (1). Conducting high-quality RCTs is challenging, time consuming and resource intensive (2–4). Consequently, tens of billions of dollars of public and private money are invested into this sector every year (5). Furthermore, RCT costs are rising in response to escalating trial complexity, stricter regulation, and increasing administrative burden (2,6–9). Academic investigators usually depend on scarce financial resources, thus efforts to improve the cost-effectiveness of RCTs are urgently needed. Current literature, however, lacks systematically collected empirical data on detailed resource use and costs of investigator-initiated RCTs. The aim of this study is to generate a database of detailed empirical resource use and cost data from 180 investigator-initiated RCTs in Switzerland, Germany, Canada, and the United Kingdom (UK). E-mail: alexandranatacha.griessbach@usb.ch

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,584
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,892
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5840,892
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1480,020

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 Opus0,499
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,044 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOSF Preprints (OSF Preprints)Même sujetMeta-analysis and systematic reviewsCatégorieMétarechercheTravaux en français237 207