CHAPTER 2 introduction to evidence-based practice in evidence-based pharmacy 2nd edition
Notice bibliographique
Résumé
This is an introduction to evidence-based practice for pharmacist. The following chapters will provide academic and practical information including tools, sources and resources for how to best practice evidence-based pharmacy. In this chapter we give some basic information and some examples of problems and limitations from studies and practices. What do we mean by “evidence-based clinical practice?” Evidence-based clinical practice describes the complex process of decision making and places it in the context of basing decisions on a systematic appraisal of the best evidence available. It requires a number of skills and an ability to: The challenge for evidence-based pharmacy is twofold. First to develop evidence-based medicine skills for use in clinical pharmacy whether in the secondary care setting on the ward or in primary care dealing with patients who present with problems or issues surrounding prescribed medicines. The second challenge is to find the evidence to support existing practice and to inform practice developments. Much has been written on this subject but two definitions are useful. The first from Professor David Sackett:1 > “ Evidence-based medicine is the conscientious, explicit and judicious use of current best evidence in making decisions about the care of individual patients ” > > Sackett et al 1 The authors go on to state that the practice of Evidence Based Medicine requires the integration of individual clinical expertise with the best available external clinical evidence from systematic research. The second definition is from a team at McMaster University in Canada: > “ …
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,032 |
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 ».