Notice bibliographique
Résumé
Clinical case definitions are the cornerstone of clinical communication and of clinical and epidemiologic research. The ramifications of establishing a case definition are extensive, including potentially large changes in epidemiologic estimates of frequency, and decisions for clinical management. Yet, defining a condition entails numerous challenges such as defining the scope and purpose, incorporating the strongest evidence base with clinical expertise, accounting for patients' values, and considering impact on care. The clinical case definition of drug-resistant epilepsy, in addition, must address what constitutes an adequate intervention for an individual drug, what are the outcomes of relevance, what period of observation is sufficient to determine success or failure, how many medications should be tried, whether seizure frequency should play a role, and what is the role of side effects and tolerability. On the other hand, the principles of evidence-based medicine (EBM) aim at providing a systematic approach to incorporating the best available evidence into the process of clinical decision for individual patients. The case definition of drug-resistant epilepsy proposed by the the International League Against Epilepsy (ILAE) in 2009 is evaluated in terms of the principles of EBM as well as the stated goals of the authors of the definition.
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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 | 0,036 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».