Misunderstandings, misperceptions, and mistakes
Notice bibliographique
Résumé
Discussions about evidence-based medicine (EBM) have engendered both positive and negative reactions from clinicians, researchers, and policymakers since the term was first coined in the early 1990s.1,2 These discussions were brought to the forefront again in a recent commentary by Dr Bernadine Healy, former director of National Institutes of Health, in U.S. News & World Report .3 She raised several issues that EBM practitioners and teachers face when advocating this model of care. Firstly, she stated that EBM practitioners advocate using the “best” evidence which is mostly taken from randomised trials and cost benefit studies. Secondly, she raised the issues of the interpretation of evidence for screening mammography and prostate specific antigen as examples where EBM has failed because EBM proponents did not advocate for these tests based on the available evidence. Thirdly, she likened the practice of EBM to a “straitjacket” or a cookbook approach in which both clinician judgement and patient values and circumstances are ignored. All of these criticisms of EBM stem from misperceptions or misunderstandings and can be answered by careful consideration of the definition of EBM. EBM is defined as the integration of the best available evidence with our clinical expertise and our patients’ unique values and circumstances.4 Evidence, whether strong or weak, is never sufficient to make clinical decisions. Individual values and preferences must balance this evidence to achieve optimal shared decision making. Others besides Dr Healy have stated their concern that only randomised …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,163 | 0,407 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,068 |
| Communication savante | 0,016 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,056 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».