Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,085 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,031 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,017 |
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.
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 ».