Patient choice modules for summaries of clinical effectiveness: a proposal
Notice bibliographique
Résumé
Evidence based health care has become the accepted basis of good clinical practice, and many efforts are being made to implement it. Evidence based patient choice, defined as offering patients research based information and the opportunity to influence decisions about their treatment and care, has yet to achieve the same status. We believe, however, that it is fundamental to high quality patient care. In our ideal world difficult or controversial healthcare decisions would routinely involve health professionals deliberating with patients about the harms and benefits of all available options, as well as patients' treatment goals and risk tolerance. For key medical decisions, patients and doctors would expect to work through the evidence and decide on a course of action together. Patients who wished to delegate decision making to a doctor or surrogate decision maker would still be given the information that they wanted. Various strategies may be needed to achieve this widespread implementation of evidence based patient choice. 1 2 In this article we focus on a strategy to improve the accessibility of information resources to support evidence based patient choice. The books, journals, and websites that currently provide evidence based information about the effectiveness of healthcare interventions could provide the infrastructure to support patients' participation in evidence based decision making. These information sources should incorporate consumer focused summaries of relevant research evidence and links or pointers to well designed and tested decision aids for patients. These summaries should be made available to patients before, during, and after consultations. Doctors and health systems could use and distribute them as an adjunct to clinical care. They would also be available to the public generally. The news and information media, patient groups, and others would draw on patient choice summaries to present the benefits and limitations of medical screening and treatment. ### Summary points Evidence …
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».