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Enregistrement W2502178966 · doi:10.1093/med/9780199696758.003.0015

From science to practice

2012· book-chapter· en· W2502178966 sur OpenAlexaboutno aff
John Geddes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)Identification (biology)Critical appraisalSet (abstract data type)Reading (process)Process (computing)Clinical PracticeMedical educationBest practicePsychologyAlternative medicineMedicineComputer scienceManagement scienceFamily medicineEngineeringPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clinicians need accurate and up-to-date information about emerging knowledge on assessment and treatment as well as other developments in practice. The presentation of this knowledge needs to be timely, accurate, and unbiased. In an ideal world, every psychiatrist would have instantaneous access to the original scientific articles. As this is not feasible because clinicians are busy and the skills needed for an adequate systematic search, critical appraisal, and interpretation of research articles are not routinely available. Further, the volume of research articles is staggering: about 2 million papers are published in 20 000 biomedical journals every year, and even if a psychiatrist restricted her reading to those clinical psychiatry journals it would be necessary to read about 5500 papers each year—equivalent to 15 papers every day. Clearly, a strategy is required for efficient and timely identification of research that is both methodologically sound and clinically relevant. A coherent set of strategies designed as a clinical tool to link the best available evidence directly to the care of individual patients was first formulated at McMaster University in Canada—an approach called evidence-based medicine. Evidence-based medicine is problem-based and splits the process of linking research to practice into five stages (formulating a structured clinical question, finding evidence and advances in the organization of clinical knowledge, using a systematic approach to searching for the best available evidence, applying the evidence to the clinical problem, and assessing and improving the process) plus the identification of clinical questions in need of more research. To make evidence-based practice feasible in real-life clinical practice, a number of problems need to be solved at each stage of the process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,198
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,198
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0050,030
Communication savante0,0310,026
Science ouverte0,0060,024
Intégrité de la recherche0,0140,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,017

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.

Tête enseignante Opus0,828
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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