Notice bibliographique
Résumé
In the EBN notebooks that have appeared in the previous 2 issues of the journal, we outlined 3 steps to help us to determine whether to apply the results of a research study to our patients.1 Firstly, we should consider whether the study results are valid. For articles about the effectiveness of healthcare interventions, the 3 key validity issues are whether the patients were randomly assigned to different treatments, whether they were analysed according to the groups to which they were assigned, and the extent of follow up. Secondly, if we judge the study to be valid, we examine the study results to determine whether the new treatment is effective, the size of the effect, and whether the effect is clinically important. When determining the clinical significance of effective treatments, findings can be expressed in 3 ways: as a change in relative risk, change in absolute risk and number needed to treat (NNT). Abstracts in Evidence-Based Nursing that describe effective treatments include these numbers, when data permit their calculation. The third step, the application to an individual patient, requires knowledge about both the study and the patient. This involves consideration of both the extent to which the patient resembles those who were enrolled in the study and the patient's risk for the event for which the treatment was designed.2 This notebook will explain the concepts that help us to determine whether study findings should be applied to our own individual patients. Let's work through a randomised controlled trial abstracted in this issue of the journal (p52) that evaluates the effectiveness of a cognitive behavioural family intervention in reducing psychological distress and depression in caregivers of patients with Alzheimer's disease.3 Addressing first the validity of this trial, we find that patient-caregiver dyads were randomly assigned to the 14 …
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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 | 0,044 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».