Evidence‐based clinical policy: case report of a reproducible process to encourage understanding and evaluation of evidence
Notice bibliographique
Résumé
We report within a case study a reproducible process to facilitate the explicit incorporation of evidence by a multidisciplinary group into clinical policy development. To support the decision-making of a multidisciplinary Intersectoral Advisory Group (IAG) convened by the Royal Australasian College of Physicians Health Policy Unit, a systematic review of randomized controlled trials about environmental tobacco smoke and smoking cessation interventions in paediatric settings was first undertaken. As reported in detail here, IAG members were then formally engaged in a transparent and replicable process to understand and interpret the synthesized evidence and to proffer their independent reactions regarding policy, practice and research. Our intention was to ensure that all IAG members were democratically engaged and made aware of the available evidence. As clinical policy must engage stakeholder representatives from diverse backgrounds, a process to equalize understanding of the evidence and 'democratize' judgment about its implications is needed. Future research must then examine the benefits of such explicit steps when guidelines, in turn, are implemented. We hypothesize that changes to future practice will be more likely if processes undertaken to develop guidelines are transparent to clinicians and other target groups.
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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 | 0,240 | 0,476 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,020 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».