Users' Guides to the Medical Literature
Notice bibliographique
Résumé
Clinicians can use research results to determine optimal care for an individual patient by using a patient's baseline risk estimate, clinical prediction guidelines that quantitate an individual patient's potential for benefit, and published articles. We propose that when clinicians are determining the likelihood that treatment will prevent the target event (at the expense of adverse events) in a patient that they also incorporate the patient's values. The 3 main elements to joint clinical decision making are disclosure of information about the risks and benefits of therapeutic alternatives, exploration of the patient's values about both the therapy and potential outcomes, and the actual decision. In addressing the patient's risk of adverse events without treatment and risk of harm with therapy, clinicians must recognize that patients are rarely identical to the average study patient. Differences between study participants and patients in real-world practice tend to be quantitative (differences in degree of risk of the outcome or responsiveness to therapy) rather than qualitative (no risk or adverse response to therapy). The number needed to treat and number needed to harm can be used to generate patient-specific estimates relative to the risk of the outcome event. Clinicians must consider a patient's risk of adverse events from any intervention and incorporate the patient's values in clinical decision making by using information about the risks and benefits of therapeutic alternatives. JAMA. 2000;283:2829-2836
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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 | 0,014 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,556 | 0,480 |
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 ».