Invited Article: Practice parameters and technology assessments
Notice bibliographique
Résumé
A neurologist is evaluating a patient in the office after the patient reported a 5-minute episode of blindness of the right eye and clumsiness of the left arm. She orders a carotid ultrasound that reveals some carotid plaques, with a <50% stenosis of the right and left carotid artery. She consults a vascular surgeon, who recommends immediate right carotid endarterectomy. Before she proceeds, she checks the American Academy of Neurology (AAN) Web site to see if there are any relevant practice parameters on carotid endarterectomy. She discovers that endarterectomy is not recommended for her patient.1 Armed with this definitive information, she discusses treatment options with the patient and the surgeon and prescribes antiplatelet therapy, as recommended in the guideline. In light of her recent positive experience with guidelines, she is quick to check the AAN Web site when seeing her next patient, a child who has a new diagnosis of absence seizures. Hoping to receive guidance in selecting the proper first therapy, she finds a guideline on treatment of the patient with newly diagnosed seizures.2 The only recommended therapy is lamotrigine (Level B), and she selects this treatment for her patient. The child continues to have seizures, so she asks an epileptologist for an opinion. The epileptologist questions why she did not use ethosuximide, which is considered first-line therapy for childhood absence epilepsy.3 She switches the child to ethosuximide, wondering where she and the guideline went wrong. These two scenarios illustrate the proper use and the limitations of guidelines. Guidelines are often misunderstood relative to their implications and purpose. As guidelines become an ever-increasing presence on the healthcare landscape, for neurologists as well as in other areas of medicine, it is important to explain what AAN guidelines are and what they are not. An AAN practice parameter …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».