Evidence, Research, Knowledge: A Call for Conceptual Clarity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To dispel some of the conceptual confusion in the field of evidence-based practice that has resulted from the overlapping use of the terms research, evidence, and knowledge. APPROACH: Theoretical discussion. FINDINGS: Often the terms research and knowledge are used as synonyms for evidence, but the overlap is never complete. The term evidence has long been understood to mean the findings of research. DISCUSSION: Recent attempts to broaden the definition of evidence to include clinical experience and experiential knowledge have been misguided. Broadening our understanding of the basis for clinical decision making and conceptualizing evidence are quite different tasks. Other factors (not other forms of evidence) do shape the clinical decision-making process, but they are not evidence. We might better term them knowledge. Confusing evidence with these other factors has hindered research and the improvement of clinical decision making in health care. We argue that this confusion results from the use of the term evidence when we really mean either research findings or knowledge. CONCLUSIONS: In this article, we have argued for specificity in the use of the term evidence. We urge the restriction of the term evidence to research findings, and while we acknowledge the importance of other influences on the clinical decision-making process, we insist that they are not evidence. The time has come to value personal experience and experiential knowledge for what they are-we should not have to disguise them as types of evidence for them to be deemed of any value. Being specific to language, the goal is to improve clinical decision making by increasing practitioners' reliance on research findings (evidence) while acknowledging (and valuing) the important part played by other forms of knowledge in the decision-making process. The distinctions are important.
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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 | 0,363 | 0,297 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,254 |
| Communication savante | 0,048 | 0,108 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,094 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».