Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based practice aims to provide clinicians and patients with choices about the most effective care based on the best available research evidence. To patients, this is a natural expectation. To clinicians, this is a near impossible dream. The US report Bridging the quality chasm has documented and drawn attention to the gap between what we know and what we do.1 The report identified 3 types of quality problems—overuse, underuse, and misuse. It suggested “The burden of harm conveyed by the collective impact of all of our healthcare quality problems is staggering.” Although attention has focused on misuse (or error), a larger portion of the preventable burden is likely to be the evidence-practice gaps of underuse and overuse. Research that should change practice is often ignored for years—for example, crystalloid (rather than colloid) for shock,2 supine position after lumbar puncture,3 bed rest for any medical condition,3 and appropriate use of anticoagulants and aspirin in patients with atrial fibrillation.4 Antman et al documented the substantial delays between cardiovascular trial results and textbook recommendations.5 However, even when best practices are well known, they are often poorly implemented: national surveys show that most hypertensive patients are undetected, untreated, or inadequately controlled,6 which has led to the current interest in knowledge translation.7 What role does evidence-based practice 8 have in bridging the research-practice gap? Surveys of clinicians suggest that a major barrier to using current research evidence is the time, effort, and skills needed to access the right information among the massive volumes of research.9 Even for a (mythical) up to date clinician, the problem of maintaining currency is immense. Each year Medline indexes >560 000 new articles, and Cochrane Central adds about 20 000 new randomised trials. This is about 1500 new articles and 55 …
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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 | 0,216 | 0,331 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,033 |
| Communication savante | 0,022 | 0,058 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,008 |
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 ».