Notice bibliographique
Résumé
Since its formal introduction in 1991, evidence-based medicine/practice has received considerable attention. Defined as “the conscientious, explicit, and judicious use of best evidence in making decisions about the care of individual patients,”1 evidence-based practice embraces the integration of best research evidence, clinical expertise, and patient values.2 Clinicians are active participants not only in applying their expertise, but also in seeking out and interpreting research evidence. To allow the optimal transfer of information from research report to clinical practice, researchers must present their findings in an easy-to-understand format that provides the maximum amount of information efficiently. When interpreting the results from studies investigating the merits of competing therapeutic interventions, the reliability or validity of clinical measurements, or the causal association of putative risk factors, clinicians and researchers are interested in the answers to 2 important questions: (1) Are the results likely due to chance? and (2) Are the findings clinically important? The former question considers statistical significance, and the latter question addresses clinical significance.
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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 | 0,115 | 0,641 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».