A ‘reluctant’ critical review: ‘Manual for evidence‐based clinical practice (2015)’
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Users' Guides to the Medical Literature Manual has been a major influence on the teaching and practice of health care globally. METHODS: The 3rd edition of the multi-authored Manual was reviewed using the principles outlined in Evidence-based Medicine (EBM) texts. One 'clinical scenario' was selected for critical appraisal, as were several chapters; objectivity was enhanced by citing references to support opinions. RESULTS (SUMMARY OF THE APPRAISAL): (1) Strengths: Clinical pearls, too numerous to list. EXAMPLES: (i) evidence is never enough to drive clinical decision making; (ii) do not rush to adopt new interventions; and (iii) question efficacy data based only on surrogate markers. (2) Weaknesses: The Manual shares shortcomings of textbooks discussed by Straus et al.: (i) references may not be current, important ones may be excluded and citations may be selective; (ii) often, opinion-based; and (iii) delays between revisions. (3) Notable omissions: Little or no discussion of: (i) important segments of the population: those <18 years of age, >65 years of age and those with multimorbidity; (ii) surgical disciplines; (iii) Greenhalgh et al.'s essay on EBM; (iv) alternate views on the hierarchy of evidence; and (vi) critical thinking. (4) Additional issues: (i) Omission of important references on dabigatran (clinical scenario: chapter 13.1); (ii) authors' advice (Chapter 13.3) to 'bypass the discussion section of published research'; and (iii) the advocacy of pre-appraised sources of evidence and network meta-analysis without warnings about limitations, are critiqued. CONCLUSION: The Manual has several clinical pearls but readers should also be aware of shortcomings.
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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 | 0,292 | 0,614 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,041 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».