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Enregistrement W2149429304 · doi:10.1136/ebn.8.2.36

The paths from research to improved health outcomes

2005· article· en· W2149429304 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHarmBest practiceHealth careEvidence-based practiceEvidence-based medicineNursingAlternative medicineMedical educationMedical emergencyIntensive care medicineFamily medicinePsychologySocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 …

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,808
Tête enseignante GPT0,662
Écart entre enseignants0,146 · 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