Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The health care community has lost a remarkable human being who had a profound impact on research methodology and the way clinical practice has evolved over the past 5 decades. Dr. David Sackett (Figure), recognized as the father of evidence-based medicine (practice) (EBM), died on May 13, 2015. Evidence-based medicine (practice) is defined as “the integration of best research evidence with clinical expertise and patient values”1,2 and was ranked by BMJ as one of the top 10 medical breakthroughs since 1840.3 Figure. David L. Sackett, OC, FRSC, MD, MSc(Epidemiology), ScD, FRCP (Canada, London, Edinburgh). Professor Emeritus, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada. Sackett was born in Chicago and received a medical degree from the University of Illinois and a master's degree in epidemiology from Harvard University. His original medical training was in internal medicine and nephrology; however, at the time of the Cuban Missile Crisis, he was drafted and assigned to the US Public Health Service (USPHS). It was during his experience with the USPHS that he began to conceive how epidemiological principles could be applied to clinical practice. “Big-E” epidemiology examines the distribution and determinants of disease and injury in populations, whereas clinical epidemiology is concerned with the determinants and effects of clinical decisions. The following is a brief account of Sackett's career in his own words and edited by Dr. Brian Haynes. It appeared in an interview-style document that he wrote in response to questions about his career: After training in internal medicine, nephrology and epidemiology, David Sackett re-coined the term “clinical epidemiology” and began his 1st career (age 32) as the founding Chair of Clinical Epidemiology & Biostatistics at McMaster University's new medical school. In his 2nd career he began to design, execute, …
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle