From the EBM pyramid to the Greek temple: a new conceptual approach to Guidelines as implementation tools in mental health
Notice bibliographique
Résumé
Guideline methods to develop recommendations dedicate most effort around organising discovery and corroboration knowledge following the evidence-based medicine (EBM) framework. Guidelines typically use a single dimension of information, and generally discard contextual evidence and formal expert knowledge and consumer's experiences in the process. In recognition of the limitations of guidelines in complex cases, complex interventions and systems research, there has been significant effort to develop new tools, guides, resources and structures to use alongside EBM methods of guideline development. In addition to these advances, a new framework based on the philosophy of science is required. Guidelines should be defined as implementation decision support tools for improving the decision-making process in real-world practice and not only as a procedure to optimise the knowledge base of scientific discovery and corroboration. A shift from the model of the EBM pyramid of corroboration of evidence to the use of broader multi-domain perspective graphically depicted as 'Greek temple' could be considered. This model takes into account the different stages of scientific knowledge (discovery, corroboration and implementation), the sources of knowledge relevant to guideline development (experimental, observational, contextual, expert-based and experiential); their underlying inference mechanisms (deduction, induction, abduction, means-end inferences) and a more precise definition of evidence and related terms. The applicability of this broader approach is presented for the development of the Canadian Consensus Guidelines for the Primary Care of People with Developmental Disabilities.
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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 | 0,081 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,069 |
| Communication savante | 0,024 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».