External validity: the neglected dimension in evidence ranking
Notice bibliographique
Résumé
Evidence that is both accurate (internally valid) and relevant (externally valid) is needed to decide which treatment is best for a particular patient. Evidence rankings facilitate the marshalling of evidence on clinical decisions in the common context of an overwhelming number of studies, some with conflicting results. Evidence from randomized control trials is typically ranked above evidence from non-experimental studies since rankings are based primarily, if not exclusively, on considerations of internal validity. We propose that evidence rankings should consider equally both internal and external validity. External validity includes how closely the study population, the institution types in the study, the types of physicians in the study, the role of clinician decision-making (e.g. dose adjustment) in the study, and the role of patient preferences in the study resemble those in actual practice. The example of spironolactone use in heart failure illustrates the danger in using evidence that is internally but not externally valid. Ideally, a treatment should only be used when both internally and externally valid evidence indicates that it will be useful for the particular patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,677 | 0,881 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,033 |
| Communication savante | 0,022 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».