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一种自动从生物医学文献中识别科学严谨临床研究报告的深度学习方法:比较分析研究
Guilherme Del Fiol,马修·迈克尔逊,阿方索人工,克里斯Cotoi,R布莱恩·海恩斯
中国医学网络杂志2018;20(6):e10281
麦克马斯特最佳衰老门户:一个独特的循证健康信息网站的可用性评估
安吉拉·芭芭拉,莫林Dobbins,布莱恩·海恩斯,阿方索人工,约翰·N·拉维斯,Parminder蕾娜,安东尼·J·莱文森
JMIR Hum Factors 2016;3(1):e14
一种从生物医学文献中提炼高质量临床研究文章的深度学习方法:算法开发和验证的协议
选择临床相关文章的过程进一步描述海恩斯等[35],关键评估步骤的高可靠性已被记录,所有类别的文章[36]的kappa值均超过80%。
高尼姆Abdelkader,塔玛拉·纳瓦罗,里克·帕里什,克里斯Cotoi,费德里科•Germini,Lori-Ann“,阿方索人工,R布莱恩·海恩斯,索菲娅Ananiadou,Lingyang楚,辛西娅·洛克
JMIR Res Protoc 2021;10(11):e29398
临床证据检索:PubMed和谷歌Scholar用于快速临床检索的比较
Salimah Z Shariff,Shayna AD Bejaimal,杰西卡·M·森特罗普,亚瑟五世伊恩萨维库斯,R布莱恩·海恩斯,马修·A·威尔,Amit X Garg
中国医学杂志,2013;15(8):e164
麦克马斯特最佳老化门户网站的证据摘要和博客文章的用户体验:可用性研究
安吉拉·芭芭拉,莫林Dobbins,R布莱恩·海恩斯,阿方索人工,约翰·N·拉维斯,安东尼·J·莱文森
JMIR Hum Factors 2016;3(2):e22
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更正:用于从Medline检索临床检查研究的过滤器的开发和验证
原始报告的精确性海恩斯1994年的过滤器应该是22%而不是0.22。这导致f值为36,NNR为4.5。
罗伯特Badgett,纳德谢赫,迷你π,Nancy L Wilczynski,k·安·麦基本,安德烈·m·凯彻姆,布莱恩·海恩斯
中国医学杂志,2012;14(4):e108
例如,标签“海恩斯-2004-Sensitive”是指描述的过滤器海恩斯等人在他们2004年的出版物中使用了最高灵敏度(即具有最高召回率的过滤器)。最后,我们测试了最佳滤波器的组合是否会提高性能。系统评论的作者经常检查参考文献列表,希望增加回忆。我们研究了这种策略如何在临床检查领域补充过滤器的使用。
纳德谢赫,罗伯特·g·贝吉特,米娜π,Nancy L. Wilczynski,k·安·麦基本,安德烈·m·凯彻姆,布莱恩·海恩斯
中国医学杂志,2011;13(4):e82