Reconciling evidence‐based medicine and patient‐centred care: defining evidence‐based inputs to patient‐centred decisions
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based and patient-centred health care movements have each enhanced the discussion of how health care might best be delivered, yet the two have evolved separately and, in some views, remain at odds with each other. No clear model has emerged to enable practitioners to capitalize on the advantages of each so actual practice often becomes, to varying degrees, an undefined mishmash of each. When faced with clinical uncertainty, it becomes easy for practitioners to rely on formulas for care developed explicitly by expert panels, or on the tacit ones developed from experience or habit. Either way, these tendencies towards 'cookbook' medicine undermine the view of patients as unique particulars, and diminish what might be considered patient-centred care. The sequence in which evidence is applied in the care process, however, is critical for developing a model of care that is both evidence based and patient centred. This notion derives from a paradigm for knowledge delivery and patient care developed over decades by Dr. Lawrence Weed. Weed's vision enables us to view evidence-based and person-centred medicine as wholly complementary, using computer tools to more fully and reliably exploit the vast body of collective knowledge available to define patients' uniqueness and identify the options to guide patients. The transparency of the approach to knowledge delivery facilitates meaningful practitioner-patient dialogue in determining the appropriate course of action. Such a model for knowledge delivery and care is essential for integrating evidence-based and patient-centred approaches.
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 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 | 0,514 | 0,535 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,103 |
| Communication savante | 0,087 | 0,081 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,054 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,039 |
| 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 ».