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Enregistrement W2123566439 · doi:10.1089/107555302317371514

Teaching Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine: 1. A Learning Structure for Clinical Decision Changes

2002· review· en· W2123566439 sur OpenAlexaff
Edward J. Mills, Taras Hollyer, Gordon Guyatt, Cory Ross, Ron Saranchuk, Kumanan Wilson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Alternative and Complementary Medicine · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityCanadian College of Naturopathic Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHarmAlternative medicineCommon groundEvidence-based medicinePublic healthComplementary medicineMedical educationIntegrative medicineOrder (exchange)Public relationsNursingSocial psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complementary and alternative medicine (CAM) education is at a crossroads and has been an area of increasing debate. Public use of CAM has risen dramatically since 1997, with initial reports ranging from 30% to a possible 60% in the United States. Much attention has been directed to the education of the public regarding CAM, with respect to efficacy, potential harm, and integration. Far less attention has been paid to the education of CAM practitioners. In the current climate of integrative health settings, CAM practitioners should be trained to interact with conventional physicians, the public, and policy makers in an evidence-based format. In order to create communication effectively, an evidence-based approach may provide the common ground required for all schools of thought.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,366
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,144 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations39
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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