Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based medicine has evolved from the need of solving clinical problems. In contrast to the traditional paradigm of clinical practice, evidence-based medicine acknowledges that intuition, clinical experience, and pathophysiologic rationale are not sufficient for making the best clinical decisions. Although evidence-based medicine recognizes the importance of clinical experience, it includes the evaluation of evidence from clinical research and the integration of patients' values, preferences, and actions for best clinical decision-making. To optimize this process, evidence-based medicine advocates that a formal set of rules must accompany training and clinicians' common sense to interpret and apply evidence from clinical research results effectively. We describe the critical appraisal of studies related to prognosis and therapy or prevention building on an example relevant for the clinical orthopaedist. Based on the example, the authors describe how clinicians can apply measures of association and of intervention effects to their practice and patient care. The authors conclude with describing the appraisal of systematic reviews, their application to the development of practice guidelines, and the process of guideline development and recommendations.
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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 | 0,064 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».