Iniciativas Disponibles para el Reporte de Resultados en Investigación Biomédica con Diferentes Tipos de Diseño
Bibliographic record
Abstract
La calidad del reporte de los resultados de una investigación no es óptima, razón por la cual, se han desarrollado numerosas iniciativas tendientes a mejorar este aspecto a lo largo de los años. El objetivo de este artículo es mencionar y describir las iniciativas existentes para el reporte de resultados de investigación biomédica en diversos escenarios de investigación clínica y situaciones especiales. Se realizó una búsqueda en las bases de datos THE COCHRANE LIBRARY, MEDLINE, SciELO y Redalyc; y en los buscadores Clinical Evidence, TRIP database, Fisterra, Rafabravo, EQUATOR Network, portal de BIREME y Programa HINARI; para obtener las listas de verificación existentes. Los documentos recuperados fueron agrupados de la siguiente forma: relacionados con escenarios de terapia, diagnóstico, pronóstico, evaluaciones económicas y misceláneas. La búsqueda generó un total de 31 documentos. Doce para escenarios de terapia (CONSORT, QUOROM, MOOSE, STRICTA, TREND, MINCIR-Terapia, RedHot, REHBaR, PRISMA, REFLECT, Ottawa y SPIRIT), 5 para diagnóstico (STARD, QUADAS, QAREL, GRRAS y MINCIR-Diagnóstico), 3 para pronóstico (REMARK, MINCIR-Pronóstico y GRIPS), 4 para evaluaciones económicas (NHS-HTA, CHEERS, ISPOR RCT-CEA y NICE-STA,); y 7 misceláneos (STROBE, COREQ, GRADE, SQUIRE, STREGA, ORION y MINCIR-EOD). Existen diversas iniciativas y declaraciones. Estas deben ser conocidas y utilizadas por escritores, revisores y editores de revistas biomédicas; de forma tal de incrementar la calidad del reporte de resultados de la investigación biomédica.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.040 | 0.064 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.004 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".