Le psychiatre et la prescription piégée : entre les données de la recherche et la réalité
Notice bibliographique
Résumé
La médecine fondée sur les données probantes régit de plus en plus la pratique clinique. L’enseignement en résidence et les programmes d’éducation et de formation continue en médecine sont structurés selon ce modèle. Bien qu’il soit important de reconnaître la valeur des données de la recherche, il est aussi essentiel de considérer leurs limites inévitables tout comme la valeur inestimable d’une pratique clinique qui se situe au-delà des recommandations des lignes directrices. La recherche fondamentale et clinique génère un savoir issu de contextes systématiquement simplifiés afin de répondre à des questions précises. Ces réponses sont donc forcément insuffisantes pour orienter adéquatement les interventions lors de situations cliniques complexes. Il y a alors lieu d’opposer à cette vision de la pratique médicale des arguments convaincants qui démontrent que l’innovation clinique permet d’approfondir le savoir médical et la recherche. La médecine fondée sur les données probantes doit certes contribuer à la pratique clinique et à l’éducation médicale, mais sans leur imposer son joug comme c’est de plus en plus le cas.
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.
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 | 0,126 | 0,311 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».