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Enregistrement W1598667723 · doi:10.5750/ejpch.v2i1.704

Adaptive many model medicine trumps monocultural models: comment on the Miles and Mezzich emergent model of modern clinical practice

2014· article· en· W1598667723 sur OpenAlexaff
Robin Nunn

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal for Person Centered Healthcare · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpistemologyDominance (genetics)PsychologySociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their provocative and insightful discussion paper, Miles and Mezzich consider two parallel, but philosophically divergent movements in medicine: evidence-based medicine and patient-centered care. They call for the integration or coalescence of these contrasting movements into one model that "combines the strengths of both movements, but which dispenses with the weaknesses of each." I share their goal of placing the person at the center of medicine, rather than subordinating the person to the depersonalized science and technology represented by current models of evidence-based medicine. Yet I envision a person-centered model, indeed any medical model, not as an overriding unified entity, but rather as one component in a complex "many model medicine". I have tried to show elsewhere that the use of many models is likely to produce better outcomes than the dominance of any single model. Multiple models entail multiple perspectives and methods that may be necessary to solve difficult medical problems. This pluralistic view is consistent with Peabody's view, cited in the discussion paper, that medical art and science are not opposites, but are foundational components of medicine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,432
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,046 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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