Why technology matters as much as science in improving healthcare
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than half a million new items of biomedical research are generated every year and added to Medline. How successful are we at applying this steady accumulation of scientific knowledge and so improving the practice of medicine in the USA? DISCUSSION: The conventional wisdom is that the US healthcare system is plagued by serious cost, access, safety and quality weaknesses. A comprehensive solution must involve the better translation of an abundance of clinical research into improved clinical practice.Yet the application of knowledge (i.e. technology) remains far less well funded and less visible than the generation, synthesis and accumulation of knowledge (i.e. science), and the two are only weakly integrated. Worse, technology is often seen merely as an adjunct to practice, e.g. electronic health records.Several key changes are in order. A helpful first step lies in better understanding the distinction between science and technology, and their complementary strengths and limitations. The absolute level of funding for technology development must be increased as well as being more integrated with traditional science-based clinical research. In such a mission-oriented federal funding strategy, the ties between basic science research and applied research would be better emphasized and strengthened. SUMMARY: It bears repeating that only by applying the wealth of existing and future scientific knowledge can healthcare delivery and patient care ever show significant improvement.
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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 | 0,039 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,029 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».