Overview of Evidence-based Medicine: Challenges for Evidence-based Laboratory Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based medicine (EBM) has been driven by the need to cope with information overload, by cost-control, and by a public impatient for the best in diagnostics and treatment. Clinical guidelines, care maps, and outcome measures are quality improvement tools for the appropriateness, efficiency, and effectiveness of health services. Although they are imperfect, their value increases with the quality of the evidence they incorporate. Laboratory professionals must direct more effort to demonstrating the impact of laboratory tests on a greater variety of clinical outcomes. Laboratory and clinical practitioners must be familiar with many of the accessible electronic and paper tools for searching for evidence. Detailed statistical and epidemiologic knowledge is not essential, but critical appraisal skills and a competent understanding of the strengths and weaknesses of systematic review and metaanalysis are necessary. Overemphasis on complexity and failure to recognize time limitations are major barriers to translating EBM into everyday practice. Emphasizing and practicing the role of the laboratory professional as a skilled clinical consultant strongly grounded in evidence as well, in addition to better integration of laboratory and clinical information and improved laboratory reports will overcome most barriers. There is a poverty of good, primary studies of test evaluations. Institution of more consistent standards for the design and reporting of studies on diagnostic accuracy should improve the situation. If nothing else, systematic reviews have demonstrated the need for more good-quality primary research in laboratory medicine.
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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 | 0,055 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».