A prática clínica baseada em evidências: parte II - buscando as evidências em fontes de informação
Notice bibliographique
Résumé
The inadequacy of most of traditional sources for medical information, like textbook and review article, do not sustained the clinical decision based on the best evidence current available, exposing the patient to a unnecessary risk. Although not integrated around clinical problem areas in the convenient way of textbooks, current best evidence from specific studies of clinical problems can be found in an increasing number of Internet and electronic databases. The sources that have already undergone rigorous critical appraisal are classified as secondary information sources, others that provide access to original article or abstract, as primary information source, where the quality assessment of the article rely on the clinician oneself . The most useful primary information source are SciELO, the online collection of Brazilian scientific journals, and Medline, the most comprehensive database of the USA National Library of Medicine, where the search may start with use of keywords, that were obtained at the structured answer construction (P.I.C.O.), with the addition of boolean operators "AND", "OR", "NOT". Between the secondary information sources, some of them provide critically appraised articles, like ACP Journal Club, Evidence Based Medicine and InfoPOEMs, others provide evidences organized as online texts, such as "Clinical Evidence" and "UpToDate", and finally, Cochrane Library are composed by systematic reviews of randomized controlled trials. To get studies that could answer the clinical question is part of a mindful practice, that is, becoming quicker and quicker and dynamic with the use of PDAs, Palmtops and Notebooks.
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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 | 0,106 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».