Notice bibliographique
Résumé
For the assessment of diagnostic and therapeutic interventions a sound scientific base has been developed during the last twenty years. Under the headline of Evidence-based Medicine nowadays a comprehensive set of tools is offered which can be used to assess the benefit and the risk of medical interventions. The overarching rule which evolved for the grading of evidence from studies is to maximize the protection against bias. Despite this coherent approach, there is still controversy that is regularly mainly sparked by the dominant position of randomized controlled trials. Observational studies and registries are deemed to be more relevant because they provide results that are produced under "everyday conditions". These controversial discussions often show a lack of orientation, as they do without the explicit naming of scientific criteria for the evaluation and to a large extent rely on common sense. That the latter may not be a good guide for assessments in the medical field is known from numerous studies. For unbiased assessments the rigorous use of basic scientific principles is the only way. To express doubt and question these principles requires a scientific basis itself. The alternative is to move away from the established scientific foundation. The path to a "new" scientific paradigm is currently dominated by a discussion under the buzzword Big Data. Defined by the three V's of Variety, Velocity and Volume, a potential of the unlimited analysis of data is envisioned, for which there is currently no validation and whose logical foundations are extremely doubtful. The demand must be reaffirmed that instead of promises strict validation criteria be followed for the evaluation of all interventions in medicine, particularly in view of these developments.
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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 | 0,062 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,048 |
| Communication savante | 0,012 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».