Orthopaedic Surgical Content Associated with Resources for Clinical Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As evidence-based medicine is increasingly being adopted in medical and surgical practice, effective processing and interpretation of medical literature is imperative. Databases presenting the contents of medical literature have been developed; however, their efficacy merits investigation. The objective of this study was to quantify surgical and orthopaedic content within five evidence-based medicine resources: DynaMed, Clinical Evidence, UpToDate, PIER, and First Consult. Methods: We abstracted surgical and orthopaedic content from UpToDate, DynaMed, PIER, First Consult, and Clinical Evidence. We defined surgical content as that which involved surgical interventions. We classified surgical content by specialty and, for orthopaedics, by subspecialty. The amount of surgical content, as measured by the number of relevant reviews, was compared with the total number of reviews in each database. Likewise, the amount of orthopaedic content, as measured by the number of relevant reviews, was compared with the total number of reviews and the total number of surgical reviews in each database. Results: Across all databases containing a total of 13268 reviews, we identified an average of 18% surgical content. Specifically, First Consult and PIER contained 28% surgical content as a percentage of the total database content. DynaMed contained 14% and Clinical Evidence 11%, whereas UpToDate contained only 9.5% surgical content. Overall, general surgery, pediatrics, and oncology were the most common specialty areas in all databases. Discussion: Our findings suggest that the limited surgical content within these large scope resources poses difficulties for physicians and surgeons seeking answers to complex clinical questions, specifically within the field of orthopaedics. This study therefore demonstrates the potential need for, and benefit of, surgery-specific or even specialty-specific tools.
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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 | 0,020 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».