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Enregistrement W1970966365 · doi:10.1017/s0317167100014499

Evidence-Based Medicine 20 Years On: A View from the Inside

2013· letter· en· W1970966365 sur OpenAlexaffvenue
Thomas Agoritsas, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContent (measure theory)Action (physics)MedicineMedical physicsComputer sciencePsychologyMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this this issue, Seshia & Young report a comprehensive review of the literature 1,2 addressing the evolution of the Evidence-based Medicine (EBM) paradigm.3 In addition to illustrating the profusion of concepts and terms associated with EBM, the authors have highlighted the current controversies in this area and demonstrated that, for many issues, there are no definitive answers.Although useful, there is a risk that a puzzled reader may be left with nothing but uncertainties.In this editorial we will focus on the current challenges that clinicians face when trying to apply EBM in practice, and how recent developments can help them meet these challenges.Clinicians must find the current best evidence to answer their questions.In parallel to the widespread uptake of EBM, the volume of research has been dramatically increasing, with now more than 2000 articles published in MEDLINE every day, including 75 randomized controlled trials.4 Clinicians therefore need resources that filter, appraise, and synthesize the evidence and facilitate access to this processed information at the point of care.Such resources include systematic reviews, synopses of high quality studies or reviews (often published in evidencebased journals, such as ACP Journal Club), online evidencebased textbooks (e.g.UpToDate, Dynamed), and clinical practice guidelines.5 As pointed out by Seshia and Young 2 , some evidence is more trustworthy than other, and evidence summaries must distinguish between the more and less trustworthy.Whoever makes this assessment must be familiar with many evolving methodological and statistical concepts often far from the expertise of individual clinicians (think for example of non-inferiority trials with

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0130,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0860,045

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.

Tête enseignante Opus0,298
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,134 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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