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Enregistrement W2089307895 · doi:10.1097/00003086-200104000-00038

The Evolution of Medical Technology

2001· article· en· W2089307895 sur OpenAlexaboutno aff
Stuart A. Green

Notice bibliographique

RevueClinical Orthopaedics and Related Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClearanceFood and drug administrationDiversification (marketing strategy)Risk analysis (engineering)Product (mathematics)New product developmentProcess (computing)Operations managementIntensive care medicineSurgeryMarketingComputer scienceBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many forthcoming medical advances-growth factors, tissue engineering, gene therapy, attachable prosthetic limbs, and implantable computers--are so new that as yet there is no clinical experience with them. Each therapeutic technique will evolve in an environment containing few guideposts to help judge its efficacy and safety. Recent developments in evolution theory (based on an analysis of Cambrian fossils in Canada's Burgess Shale quarry) suggest that evolution passes, at times, through innovative cycles of progress--when diversification of design leads to perfection of form--with the concomitant production of many unsuccessful models. The evolution of the total knee replacement is a perfect example of the process, because many of the early devices have proven to be dismal failures. However, modern knee replacements would not have been developed without them. Because the risk of unforeseen complications associated with new medical products cannot be discerned in advance, each patient-consumer should have the opportunity to intelligently weigh an innovative product's risk potential against its possible benefit. The proposal made here, for a temporary New Product status for new drugs and devices after a product is cleared by the Food and Drug Administration for general marketing, provides a mechanism for making such decisions.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,021
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,348 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations13
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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