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Enregistrement W2065121218 · doi:10.1136/bmj.329.7473.1029

Evaluating the teaching of evidence based medicine: conceptual framework

2004· review· en· W2065121218 sur OpenAlexaff
Sharon E. Straus, Michael L. Green, Douglas S. Bell, Robert G. Badgett, Dave Davis, Martha Gerrity, Eduardo Ortíz, Terrence Shaneyfelt, Chad Whelan, Rajesh S. Mangrulkar

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2004
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvidence-based medicineConceptual frameworkPsychologyEngineering ethicsMedical educationMedicineAlternative medicineEpistemologyPhilosophyEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although evidence for the effectiveness of evidence based medicine has accumulated, there is still little evidence on what are the most effective methods of teaching it.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,201
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,201
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,004
Bibliométrie0,0230,019
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,833
Tête enseignante GPT0,734
Écart entre enseignants0,100 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations148
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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