REporting Guidelines for aCupuncture‐Related AdverSe Event Case Reports (RECASE): Elaboration and Explanation
Notice bibliographique
Résumé
Case reports represent the earliest form of scientific literature to identify and describe adverse events (AEs) associated with medical interventions, and they still represent important educational resources for ensuring the safe practice of such interventions. Although case reports on AEs related to acupuncture continue to be published, detailed information about the acupuncture procedure is often insufficiently reported in these studies, which may introduce an overstatement or exaggeration of the harm of acupuncture. Consequently, these reports fall short of evaluating causality and achieving the educational purpose of preventing future AEs. To help address these limitations, we developed the "REporting guidelines for aCupuncture-related AdverSe Event case reports" (RECASE) based on the CARE (CAse REports) reporting guidelines for case reports using the expert Delphi methodology. This guideline contains essential items for case reports on acupuncture-related AEs. We anticipate that this reporting guideline will encourage greater transparency, fairness, and comprehensiveness in future case reports on acupuncture-related AEs.
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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 | 0,392 | 0,588 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,014 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».