Levels of evidence and grades of recommendations in general thoracic surgery.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the grades of recommendations and levels of evidence available if the formal practice of evidence-based medicine is applied to general thoracic surgery. METHODS: Three general thoracic surgeons, by consensus, developed a sample of 10 clinically important questions. The first 3 steps of evidence-based medicine (creation of answerable clinical questions, search for best external evidence, and critical appraisal of literature) were performed. Abstracts and appropriate articles were identified through Medline from January 1999 through December 2001. A hierarchical series of search strategies was employed to identify the best level of evidence. The best evidence found was categorized according to the Oxford Centre for Evidence-Based Medicine into 4 grades of recommendations (A-D) and 5 levels of evidence (1-5). RESULTS: The best evidence found for the 10 sample questions was categorized as grade A recommendations in 5 and grade B, also in 5 questions. The levels of evidence found were la in 3 studies, 1b in 5, and 2b in 2. CONCLUSIONS: A formal evidence-based-medicine approach to general thoracic surgery found the grades of recommendation and levels of evidence for a sample of clinically important questions to be high.
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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 | 0,116 | 0,366 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».