Trials and Tribulations of Evidence-Based Medicine: The Case of Alzheimer Disease Therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
The practice of EBM has evolved since it was first defined. Even the most ardent EBM proponents have recognized the need to modify the EBM approach and now include elements such as the patient's clinical state and circumstances, the patient's preferences and actions, and the physician's clinical expertise, as well as the research evidence. Part of the clinical expertise required in this model is the ability to interpret and apply the research evidence. This editorial has highlighted some of the challenges faced by clinicians who would treat AD with an EBM approach. It suggests that, without a sophisticated understanding of the primary research studies, it might be hazardous to rely on a single RCT, or even on a systematic review, for treatment recommendations. If expert assistance is required, one solution might be to rely on clinical practice guidelines developed through a consensus approach. Although clinical practice guidelines have also been criticized, they appear to provide the best blend of EBM and expert opinion. The results of the Third Canadian Consensus Conference on the Diagnosis and Treatment of Dementia will be published shortly. Hopefully, this will provide helpful guidance for Canadian clinicians and their AD patients.
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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 | 0,092 | 0,358 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,089 | 0,099 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».