IMPROVING CLINICAL PRACTICE GUIDELINES FOR THE 21<scp>ST</scp> CENTURY
Notice bibliographique
Résumé
Through the use of three scenarios, this paper presents the challenges for clinical practice guidelines in the 21st century. Such challenges relate to technological developments to improve the efficiency and pace of the development process, to ensure that clinical practice guidelines are kept up to date, and to facilitate implementation of guidelines in the clinical setting. To improve and ensure the validity of the content of clinical practice guidelines, we need to address the important problem of publication bias, for which researchers, granting agencies, industry, and journal editors share responsibility. This means insisting on registration of trials at their inception, and incentives backed up by rules for funding and peer review publication that would promote behaviors to avoid publication bias. The more difficult challenges for clinical practice guidelines relate to what are referred to as attitudinal factors. To achieve optimal efficiencies in development and maintenance of clinical practice guidelines, we need to promote cooperation among various information resource providers internationally and to stress partnership over leadership. Finally, there need to be reconciliation of the different stakeholder perspectives of the value and purpose of clinical practice guidelines so that they are used appropriately as aids to decision making and are not abused as tools for controlling clinical practice.
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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 | 0,250 | 0,439 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».