Principles of evidence‐based management using stage I–II melanoma as a model
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-Based Medicine (EBM) is the practice of integrating best research evidence with clinical expertise and patent values. 1 The term, Evidence-Based Medicine, was named in 1992 by a group led by Gordon Guyatt at McMaster University in Canada. The practice of EBM arose from the awareness of: 1 the daily need for valid information pertinent to clinical practice; 2 the inadequacy of traditional sources, like textbooks, for such information; 3 the disparity between clinical enhancing skills and declining up-to-date knowledge and eventually, clinical performance; and 4 the inability to spend more time in finding and assimilating evidence pertinent to clinical practice. EBM simply emphasizes three As: Access, Appraisal and Application. Access requires refining a clinical question into a searchable term and an answerable question and using search engines to track down the information. Appraisal is using epidemiological principles and methods to critically review evidence for its validity and applicability. Application is integrating the critically appraised evidence with clinical expertise and each patient's unique situation. The outcomes following such practices are then assayed. The last step involves evaluating the effectiveness and efficiency in executing the first two As and seeking ways for improvement. In this article, we describe the concept and steps of practising EBM and utilize melanoma as an example to illustrate how we integrate the best evidence to outline the management plan for stage I-II melanoma.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».