Evidence-Based Medicine: Opportunities and Challenges in a Diverse Society
Notice bibliographique
Résumé
In this article we explore the discourse and practice of evidence-based medicine (EBM) in the context of social and cultural diversity. The article consists of 2 parts. First, we begin by defining EBM, describing its historical development and current ascendance in medical practice. We then note its importance in contemporary psychiatry, comparing dynamics between the United States and Canada. Secondly, we offer a constructive critique of the application of EBM and evidence-based practices in the context of ethnocultural diversity, as one consistent reflection on the EBM literature is that it is does not adequately address issues of diversity. In doing so, we use the situation here in Canada as an extended case study, though our observations will likely be applicable in other diverse nations, such as the United States, the United Kingdom, and Australia. We critically examine the following 6 issues related to the practice of EBM in a diverse society: generalizability and transferability of evidence-based interventions; diversifying standards of evidence in EBM; strategies to address diversity in EBM research; cultural adaptations of evidence-based interventions; integrating idiographic knowledge; and, training and health service delivery. Concurrent with our critique, we offer research and practice suggestions that may address outstanding challenges vis-à-vis the practice of EBM in a diverse society. These include a need for more effectiveness research, more openness to diverse sources of knowledge, better integration of idiographic and nomothetic knowledge, and a critical approach to extrapolation and transfer of knowledge.
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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 | 0,188 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,115 |
| Communication savante | 0,042 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».