When Experts Disagree: The Art of Medical Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Webcast sponsored by the Irving K. Barber Learning Centre and hosted by the Vancouver Institute Lecture Series. Dr. Jerome Groopman is the Dina and Raphael Recanati Professor of Medicine at Harvard Medical School, Chief of Experimental Medicine at Beth Israel Deaconess Medical Center, and one of the world's leading researchers in cancer and AIDS. He is a staff writer for The New Yorker and has written for The New York Times, The Wall Street Journal, The Washington Post and The New Republic. He is author of The Measure of Our Days; Second Opinions; Anatomy of Hope; the New York Times best seller, How Doctors Think; and the recently released Your Medical Mind. Dr. Pamela Hartzband is a member of the faculty at the Harvard Medical School and the Division of Endocrinology at the Beth Israel Deaconess Medical Center. She is a noted endocrinologist and educator specializing in disorders of the thyroid, adrenal, and pituitary glands and women’s health. She is regularly featured among America’s Best Doctors. She has authored articles in the New England Journal of Medicine on the impact of electronic records, uniform practice guidelines, monetary incentives, and the Internet on the culture of clinical care.
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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 | 0,100 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,072 |
| Communication savante | 0,030 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».