Tracking the Uptake of Evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advances in clinical research methods have led to prospective randomized controlled (level 1) clinical studies evaluating diagnostic modalities resulting in a paradigm shift in the literature for diagnosing deep vein thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE). To assess whether these advances correlate with clinical practice, we analyzed 21-year trends in diagnostic testing for patients with venous thromboembolism. METHODS: We used discharge data from the National Hospital Discharge Survey (1979-1999) to determine DVT and PE cases annually. Procedure fields were screened to determine patients who had DVT or PE or who underwent venography, arteriography of the pulmonary arteries, pulmonary scintigraphy, or DVT ultrasonic scanning. Searching EMBASE, MEDLINE, and the American Thoracic Society guidelines, a literature-based time line of level 1 studies was derived and juxtaposed against trends and procedure use. RESULTS: Improved diagnostic tests resulted in diagnostic changes in patients with suspected venous thromboembolism. These observed changes correlated over time in subsequent years with level 1 studies. Diagnostic DVT approaches showed an initial marked increased use of venography followed by a rapid decline that coincided with increased use of Doppler ultrasonography. Diagnostic approaches to PE were characterized by initial marked increases in lung scanning followed by a rapid decline as use of ultrasonography considerably increased and pulmonary angiography modestly increased. CONCLUSIONS: Diagnostic approaches to DVT and PE have changed markedly during the past 2 decades, in temporal harmony with the evolving literature. Change in clinical practice occurs over years, and long-term follow-up is required to capture this change.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».