Evidence-Based Medicine 20 Years On: A View from the Inside
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,086 | 0,045 |
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.
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 ».