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Enregistrement W2143883401 · doi:10.1136/bmj.g7624

Decision aids that really promote shared decision making: the pace quickens

2015· article· en· W2143883401 sur OpenAlexaff
Thomas Agoritsas, Anja Fog Heen, Linn Brandt, Pablo Alonso‐Coello, Annette Kristiansen, Elie A. Akl, Ignacio Neumann, Kari A.O. Tikkinen, Trudy van der Weijden, Glyn Elwyn, Víctor M. Montori, Gordon Guyatt, Per Olav Vandvik

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesInstituto de Salud Carlos IIISykehuset Innlandet HFHelse Sør-Øst RHFAcademy of FinlandEuropean CommissionNational Science FoundationJane ja Aatos Erkon SäätiöSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPaceR-CASTPoint (geometry)Decision aidsClinical decision makingPsychologyBusiness decision mappingManagement scienceComputer scienceRisk analysis (engineering)Decision support systemMedicineEngineeringArtificial intelligenceIntensive care medicineAlternative medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decision aids can help shared decision making, but most have been hard to produce, onerous to update, and are not being used widely. Thomas Agoritsas and colleagues explore why and describe a new electronic model that holds promise of being more useful for clinicians and patients to use together at the point of care

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,286
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,286
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0220,038
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0090,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,013

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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,139 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations274
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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