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Enregistrement W2002042355 · doi:10.1080/0142159042000218669

An integrated approach to improving appropriate use of anti-inflammatory medication in the treatment of osteoarthritis in Québec (Canada): the CURATA model

2004· article· en· W2002042355 sur OpenAlexafffundabout
Martin Labelle, Michèle Beaulieu, Daniel Paquette, Carl Fournier, Louis Bessette, D. Choquette, Elham Rahme, Robert Thivierge

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensCégep de RimouskiMcGill University Health CentreHôpital Notre-DameMerck Canada Inc. (Canada)Université de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésConcordanceMedicineOsteoarthritisMedical prescriptionIntervention (counseling)Physical therapyTest (biology)Continuing medical educationFamily medicineAlternative medicineScale (ratio)Continuing educationMedical educationNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CURATA is a multifaceted continuing medical education (CME) intervention, developed with input from 12 healthcare organizations to address the gap between current and recommended osteoarthritis (OA) treatment of general practitioners in Québec, Canada. Focusing on appropriate prescription of non-steroidal anti-inflammatory drugs, including cyclooxygenase-2 selective inhibitors (coxibs), the intervention comprised small-group, case-based workshops modelled after the Script Concordance test, and a decision tool reflecting current evidence-based clinical practice guidelines. A self-reported questionnaire measured knowledge of recommended OA treatment on an eight-point scale. Participants (n = 381) showed a mean 10.1% improvement in questionnaire score immediately following the workshop (15.2% improvement relative to mean pre-workshop score). Knowledge was maintained for three months post-workshop.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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