Evidence-based medicine targets the individual patient, part 1: how clinicians can use study results to determine optimal individual care
Notice bibliographique
Résumé
Despite increasing acknowledgement of its importance,1 some continue to characterise evidence-based medicine (EBM) as focusing on groups of patients and neglecting the individual.2 3 In this 2-part commentary, we will describe EBM tools that address individual patient decision-making. In this first part we will focus on guides for applying research evidence and for determining the benefit to risk ratio in individual patients. EBM assists clinicians pondering the generalisability of RCT results to their individual patients, and their individual circumstances (table 1).4-6 That guidance directs clinicians to look for possible differences in biological factors, socioeconomic characteristics, and attitudinal or behavioural characteristics of individual patients that might modulate treatment effects.7 For instance, antibiotics for otitis media seem to be most beneficial in children younger than 2 years of age with bilateral acute otitis media, and in children with both acute otitis media and otorrhoea. …
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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 | aucune catégorie Domaine: non disponible · 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: Autre 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 | 0,352 | 0,643 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,020 |
| 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.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».