How to Use an Article About Therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Most surgical interventions have inherent benefits and associated risks. Before implementing a new therapy we should ascertain the benefits and risks of the therapy and assure ourselves that the resources consumed in the intervention will not be exorbitant. MATERIALS AND METHODS: We suggest a 3-step approach to using an article from the urological literature to guide patient care. We recommend asking whether the study can provide valid results, reviewing the results and considering how the results can be applied to patient care. RESULTS: Key methodological characteristics that have an impact on the validity of a surgical trial include randomization, allocation concealment, stratification, blinding, completeness of followup and intent to treat analysis. To the extent that the quality is poor inferences from this study are weakened. However, if its quality is acceptable, one must determine the range within which the true treatment effect lies (95% CI). One must then consider whether this result can be generalized to a patient and whether the investigators have provided information about all clinically important outcomes. It is then necessary to compare the relative benefits of the intervention with its risks. If one perceives that the benefits outweigh the risks, the intervention may be of use to the patient. CONCLUSIONS: Given the time constraints of busy urological practices and training programs, applying this analysis to every relevant article would be challenging. However, the basics of this process are essentially what we all do hundreds of times each week when treating patients. Making this process explicit with guidelines to assess the strength of the available evidence will serve to improve patient care. It will also allow us to defend therapeutic interventions based on available evidence and not on anecdote.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».