Effective Synthesized/preappraised Evidence Formats in Emergency Medicine and the Use of Supplemental Knowledge Translation Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Most clinicians, and especially emergency physicians, are increasingly faced with the need for valid and reliable evidence upon which to base practice decisions in a timely fashion. Despite the accumulation of synthesized evidence in emergency medicine over the past decade, knowledge gaps still exist between what is known and what is practiced. In many cases, this failure in knowledge uptake relates to barriers in uptake as well as the difficulty of translating evidence from research to the bedside. Preappraised evidence syntheses represent a potential partial solution to these problems by providing condensed summaries of the large volume of scientific literature in our field. The participants in this workshop examined the availability, utility, and impact of preappraised evidence and examined innovative ways to translate this knowledge into practice. In addition, the workshop participants also explored more globally all knowledge translation methods that are distinct from clinical pathways (e.g., audit and feedback, academic detailing, reminders, and local opinion leaders). These are initiatives that are instituted at the level of a particular hospital or with respect to a certain condition, and emergency physicians need to understand their definition and application. Overall, the recommendations arising from this workshop have the potential to alter future emergency care in important ways.
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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 | 0,406 | 0,624 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».