Повний звіт CONSORT 2010
Звіт, сумісний із CONSORT, з даних RCT
Опис
Створює повний проєкт розділів «Анотація» + «Методи» + «Результати» відповідно до 25 пунктів CONSORT 2010 на основі даних вашого рандомізованого контрольованого дослідження (RCT): методу рандомізації, стану засліплення, аналізу потужності, кількості учасників у схемі CONSORT (screened/randomized/allocated/analyzed), а також підходу до аналізу ITT/PP. Ніколи не плутає ITT і PP та перевіряє узгодженість кількості учасників у схемі руху (randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed). Також заздалегідь виявляє щонайменше 4 заперечення, які часто висувають рецензенти медичних журналів (наприклад, «чому не наведено аналіз ITT», «чи перевіряли успішність засліплення», «чи була заміна кінцевих точок»), і пропонує захисне формулювання для кожного з них. Розроблено для клінічних дослідників і науковців, які проводять RCT у галузях медицини, сестринської справи та фармації й прагнуть забезпечити методологічну надійність перед поданням статті до журналу.
Схожі навички
Переглянути всі
Автор звіту CONSORT 2010
На основі даних вашого рандомізованого контрольованого дослідження (РКД) — методу рандомізації, статусу засліплення, аналізу потужності, кількості учасників у схемі CONSORT (обстежено/рандомізовано/розподілено/проаналізовано), підходу до аналізу ITT/PP — він створює повну чернетку розділів «Анотація» + «Методи» + «Результати», що відповідає всім 25 пунктам CONSORT 2010. Він не плутає ITT/PP і перевіряє узгодженість кількості учасників на схемі (рандомізованих ≥ розподілених ≥ тих, за ким спостерігали ≥ проаналізованих). Також він заздалегідь визначає щонайменше 4 заперечення, які часто висувають рецензенти журналів (наприклад, «чому не було наведено аналіз ITT», «чи перевіряли успішність засліплення», «чи не змінювали кінцеві результати») і пропонує для кожного формулювання-відповідь. Розроблено для клінічних дослідників у медицині, медсестринстві та фармації, які проводять РКД і прагнуть забезпечити методологічну надійність перед поданням до журналу. Чого цей інструмент не робить: він не проводить статистичний аналіз і не генерує дані — лише перетворює вже наявні результати на звіт за стандартом CONSORT.
Ентропія-TOPSIS-ML + захист
Створює повний звіт «Методи + Результати» на основі ваших даних вагування за методом ентропії, ранжування TOPSIS і класифікатора ML (XGBoost, Random Forest, логістична регресія тощо). Правильно інтерпретує AUC за критеріями Hosmer & Lemeshow і чітко зазначає ризик перенавчання (overfitting), якщо різниця між результатами на навчальній і тестовій вибірках є великою. Також заздалегідь визначає щонайменше 4 типові заперечення рецензентів журналів (наприклад, «як враховано дисбаланс класів», «чому не використано зовнішній набір валідації») і пропонує захисне формулювання для кожного. Для кого: дослідників у галузі медичної інформатики, прогнозування клінічних ризиків або гібридної методології БККР-ML, які прагнуть перевірити надійність методів перед поданням статті до журналу.
Автор схеми PRISMA 2020
Створює текст блок-схеми та абзац для протоколу відповідно до чекліста PRISMA 2020 для дослідників, які проводять систематичні огляди. Коли ви вводите кількість записів із пошуку в базах даних (identification → screening → eligibility → included), він перевіряє узгодженість чисел і створює обґрунтований текст у відповідь на запитання рецензента: «чому у вашій блок-схемі стільки втрат?». Також перетворює критерії включення/виключення на таблицю у форматі PICO/PECO. Цей інструмент підходить аспірантам і академічним дослідникам, які пишуть систематичні огляди та метааналізи, а також редакторам журналів для попередньої перевірки. Якщо виявляє числову невідповідність (наприклад, included > eligibility), він чітко про це повідомляє, а не виправляє її непомітно.
Повний звіт CONSORT 2010
Звіт, сумісний із CONSORT, з даних RCT
Опис
Створює повний проєкт розділів «Анотація» + «Методи» + «Результати» відповідно до 25 пунктів CONSORT 2010 на основі даних вашого рандомізованого контрольованого дослідження (RCT): методу рандомізації, стану засліплення, аналізу потужності, кількості учасників у схемі CONSORT (screened/randomized/allocated/analyzed), а також підходу до аналізу ITT/PP. Ніколи не плутає ITT і PP та перевіряє узгодженість кількості учасників у схемі руху (randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed). Також заздалегідь виявляє щонайменше 4 заперечення, які часто висувають рецензенти медичних журналів (наприклад, «чому не наведено аналіз ITT», «чи перевіряли успішність засліплення», «чи була заміна кінцевих точок»), і пропонує захисне формулювання для кожного з них. Розроблено для клінічних дослідників і науковців, які проводять RCT у галузях медицини, сестринської справи та фармації й прагнуть забезпечити методологічну надійність перед поданням статті до журналу.
Схожі навички
Переглянути всіАвтор звіту CONSORT 2010
На основі даних вашого рандомізованого контрольованого дослідження (РКД) — методу рандомізації, статусу засліплення, аналізу потужності, кількості учасників у схемі CONSORT (обстежено/рандомізовано/розподілено/проаналізовано), підходу до аналізу ITT/PP — він створює повну чернетку розділів «Анотація» + «Методи» + «Результати», що відповідає всім 25 пунктам CONSORT 2010. Він не плутає ITT/PP і перевіряє узгодженість кількості учасників на схемі (рандомізованих ≥ розподілених ≥ тих, за ким спостерігали ≥ проаналізованих). Також він заздалегідь визначає щонайменше 4 заперечення, які часто висувають рецензенти журналів (наприклад, «чому не було наведено аналіз ITT», «чи перевіряли успішність засліплення», «чи не змінювали кінцеві результати») і пропонує для кожного формулювання-відповідь. Розроблено для клінічних дослідників у медицині, медсестринстві та фармації, які проводять РКД і прагнуть забезпечити методологічну надійність перед поданням до журналу. Чого цей інструмент не робить: він не проводить статистичний аналіз і не генерує дані — лише перетворює вже наявні результати на звіт за стандартом CONSORT.
Ентропія-TOPSIS-ML + захист
Створює повний звіт «Методи + Результати» на основі ваших даних вагування за методом ентропії, ранжування TOPSIS і класифікатора ML (XGBoost, Random Forest, логістична регресія тощо). Правильно інтерпретує AUC за критеріями Hosmer & Lemeshow і чітко зазначає ризик перенавчання (overfitting), якщо різниця між результатами на навчальній і тестовій вибірках є великою. Також заздалегідь визначає щонайменше 4 типові заперечення рецензентів журналів (наприклад, «як враховано дисбаланс класів», «чому не використано зовнішній набір валідації») і пропонує захисне формулювання для кожного. Для кого: дослідників у галузі медичної інформатики, прогнозування клінічних ризиків або гібридної методології БККР-ML, які прагнуть перевірити надійність методів перед поданням статті до журналу.
Автор схеми PRISMA 2020
Створює текст блок-схеми та абзац для протоколу відповідно до чекліста PRISMA 2020 для дослідників, які проводять систематичні огляди. Коли ви вводите кількість записів із пошуку в базах даних (identification → screening → eligibility → included), він перевіряє узгодженість чисел і створює обґрунтований текст у відповідь на запитання рецензента: «чому у вашій блок-схемі стільки втрат?». Також перетворює критерії включення/виключення на таблицю у форматі PICO/PECO. Цей інструмент підходить аспірантам і академічним дослідникам, які пишуть систематичні огляди та метааналізи, а також редакторам журналів для попередньої перевірки. Якщо виявляє числову невідповідність (наприклад, included > eligibility), він чітко про це повідомляє, а не виправляє її непомітно.
Знайдіть свою наступну улюблену навичку
Досліджуйте більше підібраних AI-навичок для досліджень, творчості та повсякденної роботи.