Notice bibliographique
Résumé
Before implementing a new therapy, we should ascertain the benefits and risks of the therapy and assure ourselves that the resources consumed during the intervention will not be exorbitant. In the hierarchy of research designs, the results of randomized controlled trials, especially if systematically reviewed, are considered the highest level of evidence. We suggest a three-step approach to using an article from the medical literature to guide your patient care. We recommend that readers ask whether the study can provide valid results, review the results, and consider how the results can be applied to patient care. Given the time constraints of busy surgical practices and surgical training programs, applying this analysis to every relevant article will be challenging. However, the basis of this process is essentially what we all do many times each week when making decisions about whether and how to treat patients. Making this process explicit with guidelines to assess the strength of the available evidence can serve to improve patient care. It also allow us to defend therapeutic interventions based on available evidence and not anecdote.
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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 | 0,300 | 0,747 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,025 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».