Notice bibliographique
Résumé
The American Academy of Neurology (AAN) has been a leader in developing clinical practice guidelines. Both the Quality Standards Subcommittee (QSS) and the Therapeutics and Technology Assessment Subcommittee (TTA) produce guidelines: “systematically developed statements to assist practitioner and patient decisions about appropriate health care for specific clinical circumstances.”1 These guidelines aim to improve the quality of patient care and possibly the efficiency in use of health care resources.2 Clinical practice guidelines are typically based on 1) the best available peer-reviewed scientific evidence, 2) a consensus of expert opinion, or 3) a combination of these two sources.3 The AAN’s guideline development process aims at the evidence-based category, with little use for expert opinion. Recently, methodologic standards for assessing the quality of guidelines have been suggested.2 Three dimensions of guideline characteristics are considered: 1) development and format, 2) evidence identification and summary, and 3) formulation of recommendations. Using these criteria, only 43% of the standards were met across a broad swathe of published guidelines.2 Of concern, only 15% of guidelines explicitly graded the scientific evidence and only 13% graded recommendations according to the strength of the evidence. These two critical standards are strengths of the AAN guideline development …
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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 | 0,014 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,047 |
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 ».