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Enregistrement W2114487046 · doi:10.1089/107555302320825192

Teaching Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine: 4. Appraising the Evidence for Papers on Therapy

2002· article· en· W2114487046 sur OpenAlexaff
Kumanan Wilson, Edward J. Mills, Cory Ross, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Alternative and Complementary Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensCanadian College of Naturopathic MedicineMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlindingMedicineAlternative medicineRandomizationPsychological interventionRandomized controlled trialEvidence-based medicineMEDLINEFamily medicinePathologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practicing evidence-based complementary and alternative medicine (CAM) requires practitioners to develop an ability to appraise the quality of published studies addressing questions related to their clinical practice. This paper describes a process by which CAM practitioners can determine the validity of studies evaluating therapeutic interventions. The process requires asking two broad questions: (1). Do the treatment and control group begin with the same prognosis? and (2). Do the treatment and control group remain the same with respect to important prognostic factors? Answering these questions requires determining whether studies used effective randomization, preserved randomization through intention-to-treat analyses, used blinding, and had adequate follow-up of trial participants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,197
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,381
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1970,381
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0180,008
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0180,019
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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.

Tête enseignante Opus0,876
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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