The process of evidence‐based medicine and the search for meaning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND RATIONALE: Evidence based medicine is the present backbone of rational and objective, modern medical problem solving and is a meeting ground for quantitative and qualitative researchers alike as it culminates into applying the fruits of clinical research to the individual patient. A systematic enquiry into the evolving paradigms in EBM is a need of the hour. AIMS AND METHODS: A qualitative enquiry examining the impact of different methodologies in EBM and their role in generating meaning interpretable at individual levels. RESULTS: Present day outcome based research deals less with patients as individuals than as populations. Evidence based medicine struggles to apply the fruits of population based research to individuals who are often not as predictable as linear quantitative research would like them to be. The present EBM literature neglects a lot of events it doesn't believe to be statistically significant and perhaps here is an area that needs to be improved on - it assumes that because associations are demonstrated between interventions and outcomes in RCTs/meta-analysis, these associations are linear and causal in the real world. While they may be demonstrated repeatedly in highly controlled environments, in the real 'uncontrolled' world of clinical practice with real people, their validity breaks down. CONCLUSIONS: One needs to make the EBM standard model patient-individual (a projection of collective patient event data) resemble the real human individual patient so that optimal EBM individual data that matches our query can be easily and quickly spotted from the dense jungle of information that has grown over the years. This hints at rethinking our entire research methodology and modifying it to suit the needs of the individual 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 | 0,367 | 0,347 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,163 |
| Communication savante | 0,040 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».