McMaster PLUS: A Cluster Randomized Clinical Trial of an Intervention to Accelerate Clinical Use of Evidence-based Information from Digital Libraries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians have difficulty keeping up with new evidence from medical research. METHODS: We developed the McMaster Premium LiteratUre Service (PLUS), an internet-based addition to an existing digital library, which delivered quality- and relevance-rated medical literature to physicians, matched to their clinical disciplines. We evaluated PLUS in a cluster-randomized trial of 203 participating physicians in Northern Ontario, comparing a Full-Serve version (that included alerts to new articles and a cumulative database of alerts) with a Self-Serve version (that included a passive guide to evidence-based literature). Utilization of the service was the primary trial end-point. RESULTS: Mean logins to the library rose by 0.77 logins/month/user (95% CI 0.43, 1.11) in the Full-Serve group compared with the Self-Serve group. The proportion of Full-Serve participants who utilized the service during each month of the study period showed a sustained increase during the intervention period, with a relative increase of 57% (95% CI 12, 123) compared with the Self-Serve group. There were no differences in these proportions during the baseline period, and following the crossover of the Self-Serve group to Full-Serve, the Self-Serve group's usage became indistinguishable from that of the Full-Serve group (relative difference 4.4 (95% CI -23.7, 43.0). Also during the intervention and crossover periods, measures of self-reported usefulness did not show a difference between the 2 groups. CONCLUSION: A quality- and relevance-rated online literature service increased the utilization of evidence-based information from a digital library by practicing physicians.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 ».