Notice bibliographique
Résumé
Bridging the gap between new evidence and practice is an ongoing struggle for physicians. To help them stay on top of things, a team from the Ottawa Cardiovascular Centre (www.ottawacvcentre.com) has created an electronic resource to provide clinicians with accessible, up-to-date distillations of the latest cardiovascular research, along with patient information and evidence-implementation tools. Dr. Joel Niznick, deputy chief of cardiology at the Riverside Site of the Ottawa Hospital and a managing partner at the Ottawa Cardiovascular Centre, is principal author of the Cardiovascular Toolbox (www.cvtoolbox.com). He says there is no shortage of data and guidelines for reducing cardiovascular mortality. “Unfortunately, the evidence shows that we are far from accomplishing optimal therapy. There is a huge gap between what we know and what we do. I'm trying to bridge this gap using these online tools.” He developed the Toolbox from his own collection of working documents and resources, which he and his colleagues have been using in their practices. The site, which is supported by unrestricted education grants from several pharmaceutical companies, provides access to a wide variety of tools and information aimed at physicians and patients. The content ranges from diabetes-management resources to a section on cholesterol and a CV-risk checklist that forms the core of what Niznick calls a “virtual cardiac prevention clinic.” “For a long time we've been focused on having experts produce appropriate and applicable guidelines, but that's not enough. We need to make them accessible, and that's what we're trying to with this site.” — Michael OReilly, ten.ylliero@ekim
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,206 | 0,050 |
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 ».