OrthoEvidenceTM: a clinical resource for evidence-based orthopedics
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of musculoskeletal issues in clinical practice, and the limited focus placed upon musculoskeletal conditions by current electronic summary resources, highlights the need for a resource that provides access to simple and concise summaries of top-quality orthopedic literature for orthopedic surgeons and allied healthcare professionals. OrthoEvidence™ is an online clinical resource that addresses the paucity of adequate evidence-based summary tools in the field of orthopedic surgery. OrthoEvidence™ uses a rigorous, transparent, and unique process to review, evaluate, and summarize high quality research studies and their implications for orthopedic clinical practice. Randomized controlled trials and meta-analyses are identified and reviewed by an expert medical writing team, who prepare Advanced Clinical Evidence (ACETM) reports: one or two detailed pages including critical appraisals and synopses of key research. These timely and targeted reports provide a clear understanding about the quality of evidence associated with each summarized study, and can be organized by users to identify trending information. OrthoEvidence™ allows members to use their time efficiently and to stay current by having access to a breadth of timely, high-quality research output. OrthoEvidence™ is easily accessible through the internet and is available at the point-of-care, which allows treating orthopedic surgeons and allied health professionals to easily practice the principles of evidence-based medicine within their clinical practices..
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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 | 0,006 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,376 | 0,140 |
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 ».