Rédacteur CONSORT 2010 RCT
Créez un rapport RCT conforme à CONSORT
Description
À partir de vos données d’essai contrôlé randomisé (RCT) — méthode de randomisation, statut de l’insu, analyse de puissance, nombres du diagramme CONSORT (screened/randomized/allocated/analyzed), approche d’analyse ITT/PP — il produit un projet complet comprenant un Résumé, la Méthode et les Résultats, conforme aux 25 éléments de CONSORT 2010. Il ne confond jamais les approches ITT et PP et vérifie la cohérence des nombres du diagramme de flux (randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed). Il identifie également à l’avance au moins 4 objections fréquemment soulevées par les évaluateurs des revues (« pourquoi l’analyse ITT n’a-t-elle pas été présentée ? », « le succès de l’insu a-t-il été évalué ? », « y a-t-il eu un changement de critère de jugement ? », etc.) et propose une phrase de réponse pour chacune. Il est conçu pour les chercheurs cliniciens et les universitaires menant des RCT en médecine, en soins infirmiers ou en pharmacie, qui souhaitent garantir la solidité méthodologique de leur étude avant sa soumission à une revue.
Compétences associées
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Rédacteur de rapport CONSORT
À partir des données de votre essai contrôlé randomisé (ECR) — méthode de randomisation, statut de l’insu, calcul de puissance, chiffres du diagramme de flux CONSORT (évalués/inclus dans la randomisation/alloués/analysés), approche d’analyse en ITT/PP — il produit une première version complète de l’abstract, des méthodes et des résultats, conforme aux 25 éléments de CONSORT 2010. Il ne confond jamais les analyses ITT et PP et vérifie la cohérence des chiffres du diagramme de flux (randomisés ≥ alloués ≥ suivis ≥ analysés). Il identifie également à l’avance au moins 4 objections fréquemment soulevées par les évaluateurs des revues (par exemple : « pourquoi aucune analyse en ITT n’a-t-elle été présentée ? », « le succès de l’insu a-t-il été évalué ? », « y a-t-il eu un changement de critère de jugement ? ») et suggère une phrase de réponse pour chacune. Conçu pour les chercheurs en médecine, en soins infirmiers et en pharmacie qui réalisent des ECR et souhaitent renforcer la robustesse méthodologique de leur étude avant sa soumission à une revue. Ce qu’il ne fait pas : il n’effectue pas d’analyse statistique et ne génère pas de données — il transforme uniquement les résultats dont vous disposez déjà en un rapport conforme aux normes CONSORT.
Entropie-TOPSIS-ML + Réponses
À partir des résultats de la pondération par entropie, du classement TOPSIS et de classificateurs ML (XGBoost, Random Forest, régression logistique, etc.), produisez un rapport complet consacré à la Méthode et aux Résultats. Interprétez correctement l’AUC en la classant selon les critères de Hosmer & Lemeshow et signalez clairement le risque de surapprentissage (overfitting) lorsque l’écart entre les performances d’entraînement et de test est important. Le Skill identifie également à l’avance au moins quatre objections fréquemment soulevées par les évaluateurs de revues (par exemple : « comment le déséquilibre des classes a-t-il été traité ? », « pourquoi aucun jeu de données de validation externe n’a-t-il été utilisé ? ») et fournit une phrase de réponse pour chacune. À qui s’adresse-t-il ? Aux chercheurs en informatique de santé, en prédiction des risques cliniques ou travaillant sur une méthodologie hybride d’aide multicritère à la décision (AMCD)-ML, qui souhaitent renforcer la solidité de leur méthode avant la soumission à une revue.
Rédacteur de diagrammes PRISMA
Génère, pour les chercheurs réalisant une revue systématique, le texte d’un diagramme et un paragraphe de protocole conformes à la checklist PRISMA 2020. Lorsque vous saisissez les chiffres de vos recherches dans les bases de données (identification → screening → eligibility → included), il vérifie leur cohérence et produit un texte défendable face à la question du reviewer : « Pourquoi votre diagramme de flux comporte-t-il autant de pertes ? » Il transforme également vos critères d’inclusion et d’exclusion en tableau au format PICO/PECO. Cette skill s’adresse notamment aux étudiants de troisième cycle et aux universitaires qui rédigent une revue systématique ou une méta-analyse, ainsi qu’aux éditeurs de revues pour une vérification préliminaire. Si elle détecte une incohérence numérique (par exemple, included > eligibility), elle la signale clairement sans la corriger silencieusement.
Rédacteur CONSORT 2010 RCT
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Description
À partir de vos données d’essai contrôlé randomisé (RCT) — méthode de randomisation, statut de l’insu, analyse de puissance, nombres du diagramme CONSORT (screened/randomized/allocated/analyzed), approche d’analyse ITT/PP — il produit un projet complet comprenant un Résumé, la Méthode et les Résultats, conforme aux 25 éléments de CONSORT 2010. Il ne confond jamais les approches ITT et PP et vérifie la cohérence des nombres du diagramme de flux (randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed). Il identifie également à l’avance au moins 4 objections fréquemment soulevées par les évaluateurs des revues (« pourquoi l’analyse ITT n’a-t-elle pas été présentée ? », « le succès de l’insu a-t-il été évalué ? », « y a-t-il eu un changement de critère de jugement ? », etc.) et propose une phrase de réponse pour chacune. Il est conçu pour les chercheurs cliniciens et les universitaires menant des RCT en médecine, en soins infirmiers ou en pharmacie, qui souhaitent garantir la solidité méthodologique de leur étude avant sa soumission à une revue.
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À partir des données de votre essai contrôlé randomisé (ECR) — méthode de randomisation, statut de l’insu, calcul de puissance, chiffres du diagramme de flux CONSORT (évalués/inclus dans la randomisation/alloués/analysés), approche d’analyse en ITT/PP — il produit une première version complète de l’abstract, des méthodes et des résultats, conforme aux 25 éléments de CONSORT 2010. Il ne confond jamais les analyses ITT et PP et vérifie la cohérence des chiffres du diagramme de flux (randomisés ≥ alloués ≥ suivis ≥ analysés). Il identifie également à l’avance au moins 4 objections fréquemment soulevées par les évaluateurs des revues (par exemple : « pourquoi aucune analyse en ITT n’a-t-elle été présentée ? », « le succès de l’insu a-t-il été évalué ? », « y a-t-il eu un changement de critère de jugement ? ») et suggère une phrase de réponse pour chacune. Conçu pour les chercheurs en médecine, en soins infirmiers et en pharmacie qui réalisent des ECR et souhaitent renforcer la robustesse méthodologique de leur étude avant sa soumission à une revue. Ce qu’il ne fait pas : il n’effectue pas d’analyse statistique et ne génère pas de données — il transforme uniquement les résultats dont vous disposez déjà en un rapport conforme aux normes CONSORT.
Entropie-TOPSIS-ML + Réponses
À partir des résultats de la pondération par entropie, du classement TOPSIS et de classificateurs ML (XGBoost, Random Forest, régression logistique, etc.), produisez un rapport complet consacré à la Méthode et aux Résultats. Interprétez correctement l’AUC en la classant selon les critères de Hosmer & Lemeshow et signalez clairement le risque de surapprentissage (overfitting) lorsque l’écart entre les performances d’entraînement et de test est important. Le Skill identifie également à l’avance au moins quatre objections fréquemment soulevées par les évaluateurs de revues (par exemple : « comment le déséquilibre des classes a-t-il été traité ? », « pourquoi aucun jeu de données de validation externe n’a-t-il été utilisé ? ») et fournit une phrase de réponse pour chacune. À qui s’adresse-t-il ? Aux chercheurs en informatique de santé, en prédiction des risques cliniques ou travaillant sur une méthodologie hybride d’aide multicritère à la décision (AMCD)-ML, qui souhaitent renforcer la solidité de leur méthode avant la soumission à une revue.
Rédacteur de diagrammes PRISMA
Génère, pour les chercheurs réalisant une revue systématique, le texte d’un diagramme et un paragraphe de protocole conformes à la checklist PRISMA 2020. Lorsque vous saisissez les chiffres de vos recherches dans les bases de données (identification → screening → eligibility → included), il vérifie leur cohérence et produit un texte défendable face à la question du reviewer : « Pourquoi votre diagramme de flux comporte-t-il autant de pertes ? » Il transforme également vos critères d’inclusion et d’exclusion en tableau au format PICO/PECO. Cette skill s’adresse notamment aux étudiants de troisième cycle et aux universitaires qui rédigent une revue systématique ou une méta-analyse, ainsi qu’aux éditeurs de revues pour une vérification préliminaire. Si elle détecte une incohérence numérique (par exemple, included > eligibility), elle la signale clairement sans la corriger silencieusement.
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