Le paradis des listes de vérification : le réseau EQUATOR
Bibliographic record
Abstract
Notre Unité de recherche en pratique pharmaceutique célèbre son 10 e anniversaire cette année 1 .Après une décennie de recul, force est de constater les difficultés inhérentes à la recherche portant sur les modèles et les pratiques pharmaceutiques : formation de 1 er cycle insuffisante pour la réalisation d'un projet de recherche, formation de 2 e cycle (maîtrise en pharmacothérapie avancée) limitée à une initiation à la recherche, nombre restreint de professeurs et de chercheurs intéressés à cette thématique, sources de financement limitées, etc. Charrois et coll.ont aussi mis en évidence ces difficultés dans le cadre d'une revue systématique concernant la recherche en pratique pharmaceutique 2 .Dans la foulée de la réflexion menant à la rédaction d'un protocole de recherche répondant à une hypothèse, nous pensons que les pharmaciens doivent profiter du réseau EQUATOR 3 .Le réseau EQUATOR (Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research) est une initiative internationale qui tient à jour une liste de toutes les lignes directrices suggérées ou exigées dans le cadre de la publication scientifique dans le domaine de la santé.Cette initiative a profité du financement d'organismes britanniques (National Institute for Health Research du National Health Service, Medical Research Council et Chief Scientist Office), américain (Pan American Health Organization) et canadien (Instituts de recherche en santé du Canada).Le site Internet (www.equator-network.org/)est mis à jour périodiquement et comporte au moins 265 grilles, articles pivots et lignes directrices.Connaissez-vous les lignes directrices, telles que MOOSE, 4 CONSORT 5 et STROBE 6 ?Les listes de vérification sont classées selon le type d'étude, les tests statistiques réalisés, les domaines de recherche ou procédures réalisées, ainsi que selon les sections types utilisées dans les articles scientifiques (p.ex.figures, discussion et conflits d'intérêts).À notre avis, la consultation de ces grilles au moment de l'élaboration d'un protocole de recherche en pratique pharmaceutique peut contribuer à sa rédaction conforme et permet de limiter les nombreux pièges méthodologiques.Alors que la recherche clinique repose le plus souvent sur les essais contrôlés à répartition aléatoire, la recherche évaluative menée sur les pratiques pharmaceutiques fait appel à de nombreux types d'études, telles que les études observationnelles incluant les sondages et audits, et les études économiques.Le tableau 1 présente une sélection limitée de listes de vérifications utiles à la recherche en pratique pharmaceutique.En choisissant une liste de vérification appropriée, le pharmacien peut identifier les sections clés de son protocole, les éléments de contenus sur lesquels il doit statuer et les bonnes pratiques attendues.La liste de vérification complétée pourrait être jointe à un protocole soumis à un comité scientifique afin de détailler la qualité de la démarche.Nous pensons qu'il y a trop peu de recherche en pratique pharmaceutique.L'utilisation du réseau EQUATOR peut contribuer à de meilleurs travaux de recherche, à vous de vérifier!
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.030 | 0.084 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".