Notice bibliographique
Résumé
When Sir James Mackenzie was moving back to Scotland from London in 1918 to set up the Institute for Clinical Research in St Andrews he said that he wanted ‘To do for medicine what the Atomic Theory had done for chemistry’ .1 He was referring to the fact that Sir Ernest Rutherford had ‘split the atom’ the year before and ushered in a new scientific age through nuclear fission. Mackenzie saw an analogy with what he hoped to achieve in medicine through fusion of data across time and from various sources. He believed that the information recorded in GP consultations about the early stages of disease would lead to new ways to understand health and disease, leading to earlier and better diagnosis and treatment.2 He was frustrated then, as we often still are, by not knowing what the symptoms and signs our patients consult us about really mean. Mackenzie hoped that a group of family physicians who kept continuous records of all cases they saw, including details of the patients’ living conditions, dietary and smoking habits, and employment, would enable research to be carried out into the relationship between environmental factors and disease.3 In this idea, he was ahead of his time, but developments in using electronic medical records and practice-based research networks are now enabling his vision to be realised. This lecture will describe the extent to which the data recorded by GPs are already contributing to improved care for patients and discuss emergent opportunities in research internationally by describing how family physicians can now make significant contributions to medical science every day in their work.4 In a GP consultation such as that shown in Box 1 there are many data points that are already present in the patient’s record and many others that will …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».