“Waste not, want not”, or the cost of doing the wrong thing
Notice bibliographique
Résumé
In 1995, Sinclair pointed out that it had taken an inordinately long time to understand that we had synthesized adequate evidence on antenatal corticosteroids (ANCS) to prevent respiratory distress syndrome (RDS) and its complications in preterms.1 Secondly, it then took even longer for the knowledge to be disseminated into practice.The dissemination problem was addressed by the NIH in a specific trial to enhance uptake of knowledge on ANCS by the obstetric community over 'standard' methods of teaching.2 In that cluster randomized trial, a package of teaching interventions aimed at the high-risk perinatal caregivers improved the uptake of ANCS in target populations of mothers at risk of preterm delivery by 108%.Yet it appears that despite these two seminal 'wake-up calls' to the community ---and despite the recommendations of key bodies such as ACOG 3,4 ---the omission of ANCS continues to plague perinatal---neonatal medicine.For example, between 2005 and 2007 in California, Lee found that ''of 15,343 eligible neonates, 23.1% did not receive antenatal steroids in 2005---2007.''5 Of these, a higher proportion of Hispanic mothers did not receive ANCS ---25.6%. 5 Disseminating this knowledge-based practice into poorly resourced or lower income countries has been even more challenging.6,7
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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 | 0,004 | 0,034 |
| 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 | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,063 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».