Evidence-based Medicine: Answering Questions of Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Using medical evidence to effectively guide medical practice is an important skill for all physicians to learn. The purpose of this article is to understand how to ask and evaluate questions of diagnosis, and then apply this knowledge to the new diagnostic test of CT colonography to demonstrate its applicability. Sackett and colleagues have developed a step-wise approach to answering questions of diagnosis: Step1: Define a clinical question and its four components: Patient, intervention, comparison and outcome. Step 2: Find the evidence that will help answer the question. PubMed Clinical Queries is an efficient database to accomplish this step. Step 3: Assess whether this evidence is valid and important. A quick review of the methods and results section will help to answer these two questions. Step 4: Apply the evidence to the patient. This step includes: assessing whether the test can be used; determining if it will help the patient; finding whether the study patients are similar to the patient in question; determining a pretest probability; and deciding if the test will change one's management of the patient. A relatively new diagnostic test, CT colonography, is explored as a scenario in which the steps presented by Sackett et al.1 can be helpful. A patient who is interested in completing a CT colonography instead of a colonoscopy is the basis of the discussion. Because a CT colonography does not detect polyps of less than 10 mm accurately, many patient are not likely to prefer this test over a colonoscopy. Evidence-based medicine is an effective strategy for finding, evaluating, and critically appraising diagnostic tests, treatment and application. This skill will help physicians interpret and explain the medical information patients read or hear about.
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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 | 0,235 | 0,440 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,024 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».