The Clinical Relevance of Information Index (<scp>CRII</scp>): assessing the relevance of health information to the clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The high volume of health information creates a need for processes and tools to select, evaluate and disseminate relevant information to health professionals in clinical practice. OBJECTIVES: To introduce an index of the clinical relevance of information and to show that it is different from existing measures. METHODS: A conceptual model of knowledge translation was developed to explain the need for a new index, whose application was verified by an exploratory study with two (quantitative and qualitative) phases. The Clinical Relevance of Information Index (CRII) was defined employing descriptive statistical analyses of assessments performed by health professionals. The model and the CRII were applied in a primary healthcare context. RESULTS: The CRII was applied to 4574 relevance assessments of 194 evidence synopses. The assessments were performed by 41 family physicians in 2008. The CRII value of each synopsis was compared with the number of citations received by its corresponding research paper and with the level of evidence of the study, presenting weak correlation with both. CONCLUSION: The CRII captures aspects of information not considered by other indices. It can be a parameter for information providers, institutions, editors, as well as health and information professionals targeting knowledge translation.
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 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 | 0,090 | 0,411 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».