Bakgrund: Kliniska prövningar är en av de viktigaste beviskällorna för vägledning av evidensbaserad praxis och utformning av nya försök. Merparten av denna information finns dock endast tillgänglig i fritext - t.ex. i tidskriftspublikationer - som är arbetsintensiv för att bearbeta systematiska utvärderingar, metaanalyser och andra evidenssyntesstudier. Detta dokument presenterar ett automatiskt system för informationsextraktion, kallat ExaCT, som hjälper användare med att lokalisera och extrahera viktiga försöksegenskaper (t.ex. behörighetskriterier, urvalsstorlek, läkemedelsdosering, primära resultat) från artiklar i fulltexttidskrifter som rapporterar om randomiserade kontrollerade prövningar (RCT). Metoder: ExaCT består av två delar: en informationsextraktion (IE) motor som söker artikeln efter textfragment som bäst beskriver testegenskaperna, och en webbläsare-baserat användargränssnitt som gör det möjligt för mänskliga granskare att bedöma och ändra de föreslagna urvalen. I IE-motorn används en statistisk textklassificering för att lokalisera de meningar som har störst sannolikhet att beskriva ett testkarakteristikum. Därefter tillämpar IE-motorns andra steg enkla regler för dessa meningar för att extrahera textfragment som innehåller målets svar. Samma tillvägagångssätt används för alla 21 testkarakteristika som valts ut för denna studie. Resultat: Vi utvärderade ExaCT med hjälp av 50 tidigare osedda artiklar som beskriver RCT. Texten klassificerare (första etappen) kunde återvinna 88 % av relevanta meningar bland sina fem toppkandidater (top5 recall) med den högsta kandidaten relevant i 80 % av fallen (top1 precision). Precision och återkallande av utvinningsreglerna (andra etappen) var 93 % respektive 91 %. Tillsammans kunde de två stegen i extraktionsmotorn ge (delvis) korrekta lösningar i 992 av 1050 testuppgifter (94 %), med en majoritet av dessa (696) som representerade helt korrekta och fullständiga svar. Slutsatser: Våra experiment bekräftade ExaCT:s tillämplighet och effektivitet. Dessutom visade de att en kombination av en statistisk metod och "svaga" utvinningsregler kan identifiera en mängd olika studieegenskaper. Systemet är flexibelt och kan utökas för att hantera andra egenskaper och dokumenttyper (t.ex. studieprotokoll).
I REF använder författarna de två metoderna för att extrahera de viktigaste egenskaperna hos kliniska prövningar från artiklar i fulltexttidskrifter som rapporterar om RCT.
ExaCT: automatic extraction of clinical trial characteristics from journal publications
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}