The Reporting of Clinical Acupuncture Research: What Do Clinicians Need to Know?
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: It is presently unknown what the real impact of clinical acupuncture research on practitioners is, or what kind of specific information clinicians need to find on a published paper in this field. OBJECTIVES: To develop a pilot survey instrument to evaluate clinicians' information needs when reading acupuncture research papers, and then to use it to assess the relative importance that specific clinical details may have for clinicians when reading papers on the areas of acupuncture treatment for migraine/headaches and nausea/vomiting. METHODS: The survey instrument consisted of a list of 50 clinical details grouped in four areas: practitioners, patients, diagnostic procedures, and acupuncture treatment. Questions about the relative importance of these details regarding acupuncture research in general, and on the areas of migraine/headaches and nausea/vomiting in particular, were answered by 34 medical acupuncture practitioners attending a conference. RESULTS: Most clinical details were deemed important, with the highest rating for details concerning the acupuncture treatment (M = 3.25 +/- 0.43 on a scale from 0 = not at all important to 4 = very important), and diagnostic procedures (M = 2.91 +/- 0.33). Similar results applied to the research on migraine/headaches and nausea/vomiting. CONCLUSION: For acupuncture clinical research to have a real impact in daily practice, researchers need to be sensitive to the needs of clinicians and provide enough information about clinical details on the published papers. A survey instrument like this seems to be an appropriate tool to gather information about clinicians' needs.
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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 | 0,217 | 0,658 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».