Adaptive many model medicine trumps monocultural models: comment on the Miles and Mezzich emergent model of modern clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,030 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,035 |
| Communication savante | 0,008 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,064 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».