Guidelines and Algorithms: Perceptions of Why and When They Are Successful and How to Improve Them
Notice bibliographique
Résumé
Medicine is increasingly complex, a reality created by the explosion of knowledge during the last 50 years. The cost of applying this knowledge creates a daunting economic challenge. As a result, there has been a profusion of guidelines intended to influence medical practice. This report explores the interrelated issues and concepts that impact the value and success of guidelines. These include medical quality and error, compliance, and the impact on outcomes in an evidence-based medicine context. Lessons learned from previous guidelines must be understood in relation to human behavior. Legal implications of the guidelines must be considered because both an increase and a decrease in liability can be anticipated. Many products have been labeled "advocacy guidelines" with a negative context. They are believed to express motivation rather than optimizing care. The ideal of professionalism is challenged, and there is potential for the growing use of guidelines in enforcing punitive actions. Constructive experience has emphasized the appropriate required elements for practice guidelines: a systematic review of the literature, an assessment of the volume and level of the evidence, and development of a review process by an appropriate multidisciplinary group for consistency, clinical impact, and resource implications leading to clearly stated and reasonable recommendations. The dissemination of guidelines, beyond conventional publication in a journal, will impact the success of the intended outcomes. The exploitation of electronic avenues, including the Internet and the evolving interactive electronic medical record, seems to be essential for future success in these endeavors.
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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 | 0,141 | 0,374 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| 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 ».