Accessing pre-appraised evidence: fine-tuning the 5S model into a 6S model
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 application of high-quality evidence to clinical decision making requires that we know how to access that evidence. In years past, this meant literature searching know-how and application of critical appraisal skills to separate lower from higher quality clinical studies. However, over the past decade, many practical resources have been created to facilitate ready access to high-quality research. We call these resources “pre-appraised” because they have undergone a filtering process to include only those studies that are of higher quality and they are regularly updated so that the evidence we access through these resources is current. To facilitate use of the many pre-appraised resources, Haynes proposed a “4S” model,1 which he then refined into a “5S” model.2 The 5S model begins with original single studies at the foundation, and building up from these are syntheses (systematic reviews such as Cochrane reviews), synopses (succinct descriptions of selected individual studies or systematic reviews, such as those found in the evidence-based journals), summaries , which integrate best available evidence from the lower layers to develop practice guidelines based on a full range of evidence (eg, Clinical Evidence, National Guidelines Clearinghouse), and at the peak of the model, systems, in which the individual patient’s characteristics are automatically linked to the current best evidence that matches the patient’s specific circumstances and the clinician is provided with key aspects of management (e.g., computerised decision support systems).2 When we described the 5S model to colleagues at home and abroad, some queried whether a synopsis of a single study and a synopsis of a systematic review are equivalent as indicated by their single appearance in the model. In the hierarchy of evidence, a systematic review bests a single study, so we are adding a layer to the model to distinguish the 2 types of synopses. …
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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 | 0,008 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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