Notice bibliographique
Résumé
The current health care environment of cost-cutting highlights the need to reinforce the contribution of laboratory medicine to improvement in health care. This must be a patient-focused activity using continuous quality improvement, a familiar concept in laboratory practice. Involvement in the creation of clinical practice guidelines, care maps, and outcome measures will place laboratory medicine in the circle of continuous quality improvement. The laboratory must provide strong evidence that tests contribute to better overall resource utilization. Laboratory Information Systems can be used to better integrate laboratory data with clinical, diagnostic, pharmaceutic, statistical, and financial information. Improving laboratory utilization requires clear demonstrations of appropriate versus inappropriate laboratory use, and instructions on implementing appropriate use. The education of laboratory professionals should include search strategies, understanding the diagnostic accuracy of medical tests, and the application of systematic reviews and meta-analysis. With the rapid increase in the data base supporting evidence-based laboratory medicine, there is a significant challenge in translating the existing knowledge into practice. There is also a need for a cooperative strategy between the diagnostics industry and the laboratory medicine profession to provide evidence of the added value of laboratory testing. There is a significant role in developing the academic basis of the unique aspects of evidence-based laboratory medicine.
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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 | 0,086 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».